torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) # type: (Tensor, float, int, float, Optional[Tensor]) -> Tensor 1. 2. 公式为 参数及功能 F.normalize(data, p=2/1, dim=0/1/-1) 将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数) input:输入的数据(tensor)...
torch.nn.functional.normalize:对输入张量沿指定维度进行L2范数归一化。 自定义归一化:通过计算输入数据的最小值和最大值,将数据缩放到特定范围。 批归一化(BatchNorm):如torch.nn.BatchNorm1d、torch.nn.BatchNorm2d等,对多维输入进行批归一化,主要用于神经网络的隐藏层。 层归一化(LayerNorm):如torch.nn.Layer...
torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)elifisinstance(layer, torch.nn.Linear): torch.nn.init.xavier_normal_(layer.weight)iflayer.biasisnotNone: torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)# Initialization with given tensor.layer.weight = torch.nn.Parameter(tensor) 部分层使用预训练模型...
torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W) # Bilinear pooling assert X.size() == (N, D, D) X = torch.reshape(X, (N, D * D)) X = torch.sign(X) * torch.sqrt(torch.abs(X) + 1e-5) # Signed-sqrt normalization X = torch.nn.functional.normalize(X) # L2 ...
模型输入先标准化,例如tf.nn.l2_normalize(img_features, axis=1) ##img_features=[batch_size, feature_dim] 尝试了上述方法,下面是尝试结果记录: 调小learning rate或者batch,只会变慢loss变为nan的过程(也就是调小之前在step=10时loss=nan,调小之后可能会有step=100时loss=nan),并没有解决问题。
Pytorch-F函数(torch.nn.functional)和nn(torch.nn)的区别 torch.nn的实现去调用torch.nn.functional,实现方式是一致的。它们的区别是: nn可以写在深度学习模型的初始化中,其是一个类;F函数不可以,它是一个实际的函数,其需要输入实际的input 例如nn.ReLu和F.relu,其代码如下。 代码:......
git地址: 一:介绍torch 1.常见的机器学习框架 2.能带来什么 GPU加速 自动求导 importtorchfromtorchimportautograd x= torch.tensor(1.) a= torch.tensor(1., requires_grad=True) b= torch.tensor(2., requires_grad=True) c= torch.tensor(3., requires_grad=True) ...
正交化与归一化:torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim, eps=1e-12, out=None):对张量进行长度规范化,使其成为单位向量。 标量与矩阵运算:torch.mul(a, b) 或 a * b:按元素逐个相乘。 torch.add(a, b) 或 a + b:按元素逐个相加。
from torch.nn.parameter import Parameter def l2n(x: Tensor, eps: float = 1e-6) -> Tensor: return x / (torch.norm(x, p=2, dim=1, keepdim=True) + eps).expand_as(x) class L2N(nn.Module): def __init__(self, eps=1e-6): ...
classtorch.nn.GRU(*args,**kwargs)[source] Applies a multi-layer gated recurrent unit (GRU) RNN to an input sequence. For each element in the input sequence, each layer computes the following function: rt=σ(Wirxt+bir+Whrh(t−1)+bhr)zt=σ(Wizxt+biz+Whzh(t−1)+bhz)nt=tanh...