包含torch.nn库中所有函数,包含大量loss和activation function torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1) 没有学习参数的(eg.maxpool,loss_func,activation func)等根据个人选择使用http://nn.functional.xxx或http://nn.xxx 关于dropout层,推荐使用http://nn....
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...
torch.nn.functional.conv_transpose3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)→ Tensorsource 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D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ConvTranspose3d。
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 =...
optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0。在学习pytorch的时候注意...
上面两种定义方式得到CNN功能都是相同的,至于喜欢哪一种方式,是个人口味问题,但PyTorch官方推荐:具有学习参数的(例如,conv2d, linear, batch_norm)采用nn.Xxx方式,没有学习参数的(例如,maxpool, loss func, activation func)等根据个人选择使用nn.functional.xxx或者nn.Xxx方式。但关于dropout,个人强烈推荐使用nn.Xxx...
在写PyTorch 代码时,我们会发现在torch.nn.xxx和torch.nn.functional.xxx中有一些功能重复的操作,比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同?各有什么用处? 首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv2d eg:torch.nn.functional 从中,我们可以发现,nn.Conv2d 是一个类,而 nn.functional.conv2d是一个函数。
torch.nn.functional pytorch中文文档链接:torch.nn.functional 在__forward()__函数里定义,定义的是一个函数: 两者的区别: torch.nn中是一个定义的类,以class xx来定义的,可以提取变化的学习参数。 torch.nn.functional是一个函数,由def function( )定义,是一个固定的运算公式。
构造参数输入的 torch 模型来实现这个方法。间距||F_XL-F_CL||^2是两个特征映射集合之间的平均方差,可以使用nn.MSELoss来计算。 我们将直接添加这个内容损失模型到被用来计算内容间距的卷积层之后。这样每一次输入图片到网络中时,内容损失都会在目标层被计算。
需要体现在计算图中的。如果所有的层我们都用torch.nn.functional来定义,那么我们需要将卷积层和全连接层中的weights、bias全部手动写入 计算图中去,这样是非常不方便的。如果我们全部使用类的方式来构建计算图,这样即使是非常简单的操作都需要构建类,这样是写代码的效率是 ...