torch normalize函数参数 torch.nn中的normalize函数,包含以下参数: 1. dim:在哪个维度上进行归一化,一般是在数据的通道维度上进行; 2. p:归一化指数,默认为2,即欧几里得距离; 3. eps:避免除以0的小数,建议设为较小的值。 例如,对于形状为(N,C,H,W)的输入张量,可以使用以下代码进行通道归一化: ``` ...
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)...
借助学习MoCo源码的机会了解下torch.nn.functional.normalize这个函数。 来自官方文档: torch.nn.functional.normalize - PyTorch 1.9.0 documentationpytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.normalize.html#torch.nn.functional.normalize PerformsLpnormalization of inputs over specified dimension. v=v...
torch实现NonMaxSuppression 一、 函数分析 函数的默认情况: torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)含义:返回在指定维度上的输入数据input的L-p范数的标准化后的数据。(在指定维度上,该数据的每个元素除以其L-p范数) L-p范数:数学上的范数是指一个向量 的模。公式如下。
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])# 加载训练数据集 train_dataset=CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_dataloader=DataLoader(train_dataset,batch_size=128,shuffle=True,num_workers=4)# 初始化模...
Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载训练集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True) # 加载测试集 testset = torchvision....
不建议重写这个函数,二是应该去实现updateOutput(input)函数。 [gradInput] backward(input, gradOutput) 在module内进行反向传播,默认前向传播已经做过了且这个input应该和前向传播的input是一样的。否则梯度计算会出错。 同样的gradInput也是tensor类型,也有可能是table layers。
transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]), ])returnpreprocess# 定义推理函数([predicted class, description], probability)defpredict(img_path, model, dtype='fp32'): img = Image.open(img_path) preprocess = rn50_preprocess() ...
torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485,0.456,0.406),std=(0.229,0.224,0.225)),])val_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize(256),torchvision.transforms.CenterCrop(224),torchvision.transforms.ToTensor,torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485,0.456,0.406),std=(0.229,...
options.normalize: 最长肩头的长度 (number) options.arrowheads: 是否现实箭头 (boolean; default =true) plot.image 这个函数用来画 图片。 输入: img(tensor): shape(C*H*W)。 支持下面特定选项: options.jpgquality: JPG quality (number0-100; default = 100) ...