torch.nn.functional.max_unpool2d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None) torch.nn.functional.max_unpool3d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None) torch.nn.functional.lp_pool2d(input, norm_type, kernel_size, stride=None, ceil...
【nn.CrossEntropyLoss】多分类用的交叉熵损失函数,用这个 loss 前面不需要加 Softmax 层。 【nn.NLLLoss】用于多分类的负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。在前面接上一个 nn.LogSoftMax 层就等价于交叉熵损失了。事实上,nn.CrossEntropyLoss 也是调用这个函数。 【nn.CosineEmbeddingLoss】余弦相似度...
loss.backward()在这种情况下,将更新模型的渐变,weights并bias。 现在,我们使用这些梯度来更新权重和偏差。我们在torch.no_grad()上下文管理器中执行此操作,因为我们不希望在下一步的梯度计算中记录这些操作。您可以在此处阅读有关PyTorch的Autograd如何记录操作的更多信息 。 然后,将渐变设置为零,以便为下一个循环做...
loss from nn.functional.nll_loss() = tensor(1.4500, grad_fn=<NllLossBackward>) loss from nn.CrossEntropyLoss() = tensor(1.4500, grad_fn=<NllLossBackward>) 5
loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print(loss_func(model(xb), yb)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 输出: tensor(0.0821, grad_fn=<NllLossBackward>) 1. 由于PyTorch的nn.Module、nn.Parameter、Dataset和DataLoader,现在我们的训练循环变得更小、更容易理解。现在让我们尝试添加...
print(loss_func(model(xb),yb),accuracy(model(xb),yb)) tensor(0.0821,grad_fn=<NegBackward>)tensor(1.) 使用torch.nn.functional 我们下一步就重构(refactor)我们的代码,以便它和之前做的一样,只有我们开始利用 PyTorch 的nn类使代码变得更加简洁和灵活。从这里开始的每一步,我们应该使我们的代码变得一个...
loss.backward() with torch.no_grad(): weights -= weights.grad * lr bias -= bias.grad * lr #每次迭代之后,需要将梯度还原为零,否则loss.backward() 将梯度增加到已经存在的值上,而不是替代它 weights.grad.zero_() bias.grad.zero_()
损失函数(Loss functions) Vision functions) Convolution 函数 torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。 详细信息和输出形状,查看Conv1d 参数: ...
v.backward(torch.Tensor([1, 1, 1])) #先计算原始梯度,再进hook,获得一个新梯度。 print(v.grad.data) 2 2 2 [torch.FloatTensor of size 3] >>> h.remove() # removes the hook 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 登录后即可复制 用法: ...
nn::functional::CrossEntropyFuncOptions options; options.reduction(torch::kSum); std::cout << inputs.min() << '\n'; std::cout << inputs.max() << '\n'; auto loss = torch::nn::functional::cross_entropy(inputs, targets, options); std::cout << loss << '\n'; loss.backward(...