torch实现softmax模型-多分类是带你学会pytorch玩转神经网络的第8集视频,该合集共计13集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
例1:对一维张量进行softmax归一化 import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个一维张量 input_tensor = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0]) # 对输入张量进行softmax归一化,dim=0表示对第0维度进行归一化 output_tensor = F.softmax(input_tensor, dim=0) print(output_tensor) 输出结果: tenso...
现在的版本已经将variable和tenosr合并,所以只用torch.max(a,1).numpy()就可以了。 准确率的计算 pred_y= torch.max(predict, 1)[1].numpy() label_y = torch.max(label, 1)[1].data.numpy() accuracy = (pred_y == label_y).sum() / len(label_y) predict- softmax函数输出 label- 样本标签...
定义Sofmax回归模型 class SoftmaxRegression(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_classes): super(SoftmaxRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): # 前向传播 return self.linear(x.view(-1, 28*28)) model = Soft...
x2 = torch.nn.Softmax(dim=-1)(x) x3 = torch.nn.functional.softmax(x, dim=-1) x4 = torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=-1) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4) print(torch.log(x3)) # 随机输出: # tensor([0.1252, 0.2240, 0.1123, 0.2652, 0.2733]) ...
## 在torch中softmax的使用在torch中softmax的使用 在哪一维度上进行softmax操作,哪一维度的值之和为1 class Fc(nn.Module): def __init__(self, in_channel, out_channel): super(Fc, self)._
sigmoid和softmax有什么区别 参考绘图 参考资料 激活函数定义 激活函数(也称“非线性映射函数”) 不使用激活函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力通常不够,所以这时候就体现了激活函数的作用了,激活函数可以引入非线性因素 ...
torch.return_types.max( values=tensor([2.1469, 0.0376, 1.7721]), indices=tensor([2, 2, 3])) 下面看看三维tensor解释例子: 函数softmax输出的是所给矩阵的概率分布; b输出的是在dim=0维上的概率分布,b[0][5][6]+b[1][5][6]+b[2][5][6]=1 ...
torch.nn.Softmax(dim=None) dim (int) :计算 Softmax 的维度(因此沿 dim 的每个切片的总和为 1)。 return 一个与输入具有相同维度和形状的张量,其值在 [0, 1] 范围内 作用 将Softmax 函数应用于 n 维输入张量,重新缩放它们,使 n 维输出张量的元素位于 [0,1] 范围内并且总和为 1 ...
在下文中一共展示了softmax函数的15个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: sample_relax_given_class ▲点赞 6▼ defsample_relax_given_class(logits, samp):cat = Categorical(logits=logits) ...