默认为’tanh’。 dropout:每一层之后应用dropout的概率。dropout是一种正则化技术,可以防止模型过拟合。 bidirectional:是否使用双向RNN。默认为False。如果为True,则输出将是双向RNN的结果,隐藏层的大小将是hidden_size的两倍。 2. 代码示例 下面是一个使用torch.nn.RNN类的简单示例: import torch import torch.nn...
nn.ReLU(), # Relu激活函数 # torch.nn.Softplus(), # Softplus激活函数 # torch.nn.Tanh(), # Tanh激活函数 torch.nn.Linear(num_hiddens, num_outputs), SoftmaxLayer(), ) 初始化模型参数 # 4、初始化模型参数 for params in net.parameters(): # 对网络中的每个参数 torch.nn.init.normal_(...
nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0, dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False) eg. # pool of square window of size=3, stride=2m = nn.MaxPool2d(3, stride=2)# pool of non-square windowm = nn.MaxPool2d((3, 2), stride=(2, 1))input = torch.randn(20, 16, 5...
典型用途包括初始化模型的参数(另见torch-nn-init)。例如:>>> def init_weights(m): >>> print(m) >>> if type(m) == nn.Linear: >>> m.weight.data.fill_(1.0) >>> print(m.weight) >>> >>> net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 2), nn.Linear(2, 2)) >>> net.apply(init_...
nn.ConvTranspose2d 功能:转置卷积实现上采样 主要参数: in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 kernel_size:卷积核尺寸 stride:步长 padding:填充个数 dilation:空洞卷积大小 groups:分组卷积设置 bias:偏置 转置卷积的尺寸计算(卷积运算的尺寸逆): ...
16)torch.nn.Tanh它将按以下方式应用按元素的功能: 17)torch.nn.Tanhshrink它将按以下方式应用按元素的函数:Tanhshrink(x)= x-Tanh(x) 18)torch.nn.Threshold它将用于阈值输入张量的每个元素。阈值定义为: 7.非线性激活(其他) 1)torch.nn.Softmin它用于将softmin函数应用于n维输入张量以重新缩放它们。之后, ...
F.relu(input)：应用 Rectified Linear Unit (ReLU) 激活函数。F.sigmoid(input)：应用 Sigmoid 激活函数。F.tanh(input)：应用 Tanh 激活函数。损失函数：F.cross_entropy(input, target)：计算交叉熵损失。F.mse_loss(input, target)：计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。卷积操作：F.conv2d(...
tanh = nn.Tanh() x = torch.tensor([1, 2, 3, 4], dtype=float) tanh = nn.Tanh() y = tanh(x) print(y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 结果: tensor([0.7616, 0.9640, 0.9951, 0.9993], dtype=torch.float64) 1. 2. ReLu、Sigmoid等都在nn中,直接调用即可获得其对应的函数。
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) ...