torch.view_as_real(input) → Tensor 参数: input(Tensor) -输入张量。 将input的视图作为实张量返回。对于size的输入复数张量,此函数返回大小为的新实数张量,其中大小为 2 的最后一维表示复数的实部和虚部。 警告 view_as_real()仅支持具有complex dtypes的张量。 例子: >>>x=torch.randn(4, dtype=torch.c...
view_as_real() is only supported for tensors with complex dtypes. Parameters input (Tensor)– the input tensor. Example:: >>> x=torch.randn(4, dtype=torch.cfloat) >>> x tensor([(0.4737-0.3839j), (-0.2098-0.6699j), (0.3470-0.9451j), (-0.5174-1.3136j)]) >>> torch.view_as_real...
fft = torch.rfft(input, 2, normalized=True, onesided=False) # 新版 pytorch.fft.rfft2()函数 output = torch.fft.fft2(input, dim=(-2, -1)) output = torch.stack((output.real, output_new.imag), -1) ffted = torch.rfft(input, 1, onesided=False) to ffted = torch.view_as_real(...
torch.std函数采用的是一种基于方差和协方差的快速算法,其计算公式如下: std_x = torch.sqrt(torch.sum((x - x_mean) ** 2) / (torch.sum(torch.is_real(x)) + 1e-8)) 其中,$x$ 是输入张量,$x_mean$ 是张量的均值,torch.sum函数用于对张量进行求和,torch.is_real函数用于判断张量中的元素是否...
八、sorted–排序函数 九、断言语句assert Ⅱ:Torch基础 一、维度变换 1. reshape() 2. transpose() 3. permute() 4. view() 5. unsqueeze() 二、mask掩码替换—masked_fill() 三、矩阵乘法( 点积运算 )—torch.matmul() 四、模块类中的 forward方法调用 ...
log_p = log_p.view(-1, c) mask = target >=0target = target[mask] loss = F.nll_loss(log_p, target, weight=weight, ignore_index=250, reduce=False, size_average=False) topk_loss, _ = loss.topk(K) reduced_topk_loss = topk_loss.sum() / Kreturnreduced_topk_loss ...
nn.Tanh() # 输出层使用Tanh()激活函数,使输出-1, 1之间 ) def forward(self, x): # 定义前向传播 x 表示长度为100 的noise输入 img = self.main(x) img = img.view(-1, 28, 28) #将img展平,转化成图片的形式,channel为1可写可不写 ...
生成对抗网络(GAN)作为人工智能领域的一项重要技术,已经在图像生成、风格迁移、数据增强等多个领域展现出巨大的潜力和应用价值。为了满足高职院校对GAN专业实训课程的需求,唯众人工智能教学实训凭借其前沿的教育技术平台,特别是GPU虚拟化技术,为学生提供了高效、便捷的GAN实训环境。
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Transformer模型的修炼之道依赖于反向传播算法和优化算法,如随机梯度下降。在修炼过程中,它细致地计算损失函数对权重的梯度,并运用优化算法微调这些权重,以追求损失函数的最小化。为了加速修炼进度和提高模型的通用能力,修炼者们还常常采纳正则化技术、集成学习等策略。