reduce_mean不仅可以应用于连续变量,也可以应用于序列数据。 使用reduce_mean算子时,需要指定一个张量作为输入,并指定一个可选的reduction参数,用于指定是否对输入张量进行求和或求平均值操作。默认情况下,reduction参数为'mean',表示对输入张量进行求平均值操作。 reduce_mean算子在PyTorch中具有很高的灵活性,可以应用于...
然后,不考虑已经被废弃的size_average,reduce,而是考虑reduction(str) l(x,y)={∑n=1N1∑n=1Nwynlnreduction=′mean′∑n=1Nlnreduction=′sum′ import torch class MyNLLLoss(nn.Module): def __init__(self,weight= None,ignore_index = -100,reduction='mean'): super(MyNLLLoss,self).__init__...
#使用AdamOptimizer进行优化 train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) #结果存放在一个布尔型列表中 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction,1),tf.argmax(y,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) with tf.Session () as sess...
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = pred, labels = y)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(cost) correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) accurancy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pr...
MSELoss class torch.nn.MSELoss(size_average=True, reduce=True) 同L1Loss,只不过这是求差的绝对值的平方和的平均loss(x,y)=1 PyTorch学习笔记(21) ——损失函数 output and desired output). L1Loss衡量的是输入x和目标y(或者实际输出和理想输出)的平均绝对值误差(mean absolute error, MAE)。∣xn−...
out=scatter(src,index,dim=0,reduce='mean') 我们观察index=[0, 0, 1],第0个位置和第1个位置都为0,第2个位置为1。也就是说,我们需要将src中第0个元素和第1个元素求平均变成一个元素,然后第2个元素求mean也就是本身为一个元素。如果index=[1, 0, 0],则意味着我们需要将src中第1个元素和第2个...
在 numpy 和 torch 中，sum 和 mean 函数的主要区别在于参数的使用和函数的调用方式，但实质上，它们都是基于数组的减维操作。理解 numpy.sum 便是理解所有相关函数的基础。理解 numpy.sum 的底层实现涉及 numpy.add.reduce 函数。这个函数执行核心的累加操作，是 numpy 求和功能的核心所在。为了更直观...
默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。 如果reduce为True,size_average为True,返回loss的均值,即loss.mean()。 如果reduce为True,size_average为False,返回loss的和,即loss.sum()。
mapreduce批量计算 其中N 是 batch size. 如果 reduction 不是 'none' (默认为 'mean'), 那么: 全栈程序员站长 2022/11/04 2760 50个超强的Pytorch操作 ! ! ! pytorchimporttorch模型数据 介绍: torch.floor() 用于将张量元素向下取整,得到不超过每个元素的最大整数。 JOYCE_Leo16 2024/03/22 3620 Pytorch...
output_data = output_data.reduce((1,), torch.mean) # 或者使用 broadcast() 方法合并结果 output_data = output_data.broadcast() ``` 4.应用实例 多卡结果合并在实际应用中具有重要意义,例如在目标检测、图像分割等任务中,使用多张显卡进行并行推理可以显著提高推理速度。通过合理地实现多卡结果合并,可以进一...