torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1)在由几个输入平面组成的输入图像上应用1D转置卷积,有时也被称为去卷积。有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose1d。参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) ...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor source 在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积。 对于细节和输出形状详细可见Conv2d 参数: input – 输入的张量 (minibatch xin_channels x iH x iW) weight – 过滤器 (out_channels,...
torch.nn.functional.mse_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) Smooth L1 Loss Smooth L1 损失函数通过β结合了MSE 和 MAE 的优点,来自 Fast R-CNN 论文。 当真实值和预测值之间的绝对差低于β时,使用 MSE 损失。MSE 损失曲线是一条连续曲线,这意味着每个...
nn.functional.xxx同时传入输入数据和weight, bias等其他参数 。 nn.Xxx继承于nn.Module, 能够很好的与nn.Sequential结合使用, 而nn.functional.xxx无法与nn.Sequential结合使用 nn.Xxx不需要你自己定义和管理weight;而nn.functional.xxx需要你自己定义weight,每次调用的时候都需要手动传入weight, 不利于代码复用。 nn....
1#loss function and optimizer2importtorch.optim as optim3loss_function =nn.MSELoss()4optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001) optmizer接收两个参数,第一个是我们定义的模型参数,第二个是学习率。 四、输入的数据和反向传播 在此,我们生成随机数据对网络进行实现。
torch.nn.functional.sigmoid()和torch.sigmoid(),但是PyTorch官方推荐使用后者 展平层torch.nn.Flatten(): torch.flatten() 损失函数层nn.MSELoss(): nn.functional.mse_loss() 实例:以下两种使用激活函数的方法等价 importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFinput= torch.rand((3,5))# 方法 1:layer =...
nn.Linear、nn.conv2d、nn.ReLU、nn.maxPool2d、nn.MSELoss等是用于构建神经网络的常用模块。它们各自具有特定的功能，如线性变换、卷积、激活函数、池化和损失函数计算等。nn.functional模块提供了在nn库中未实现的函数，如softmax、sigmoid、max_pool2d等，这些函数可以作为独立函数在模型构建中使用。与...
loss = torch.nn.functional.mse_loss(y_hat, y) return loss # 定义超参数搜索空间 space = [ Real(1e-4, 1e-2, name="lr"), Integer(32, 256, name="hidden_size") ] # 配置优化器参数 optimizer = TorchOptimizer( model=MyModel,
torch.nn包含了一系列用于衡量模型预测与真实标签之间差异的损失函数,例如均方误差损失(nn.MSELoss)、交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss)等。 5、实用函数接口(Functional Interface): nn.functional(通常简写为F),包含了许多可以直接作用于张量上的函数,它们实现了与层对象相同的功能,但不具有参数保存和更新的能力。例如...
loss=torch.nn.functional.mse_loss(y_hat, y) returnloss # 定义超参数搜索空间 space= [ Real(1e-4, 1e-2, name="lr"), Integer(32, 256, name="hidden_size") ] # 配置优化器参数 optimizer=TorchOptimizer( model=MyModel, trainer_args={"max_epochs": 100, "accelerator": "gpu"}, ...