torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, process_group=None)[source]Applies Batch Normalization over a N-Dimensional input (a mini-batch o...
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2021-08-12 22:31:47
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批标准化是一种常用的神经网络正则化技术，旨在加速训练过程并提高模型的收敛性和稳定性。它通过对每个输入小
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2024-09-09 16:21:14
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pytorch torch.nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d本身不是给定输入矩阵，输出归一化结果的函数，而是定义了一个方法，再用
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2023-10-08 09:12:20
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torch.nn.Linear torch.nn.Linear是PyTorch中的一个线性层，它实现了一个全连接层，即输入和输出之间的每个神经元都连接到彼此。它的构造函数接受两个参数：输入特征的数量和输出特征的数量。例如，如果你想要将一个长度为100的输入向量映射到一个长度为10的输出向量，可以使用以下代码创建一个线性层：import torch
import torch.nn as n
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2023-07-25 10:41:52
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torch.nn.NLLLoss()class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')计算公式：loss(input, class) = -input[class]公式理解：input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463]，target = [1]，那么 loss = -0.2110。个人理解：感觉像是把 target 转
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2021-06-18 14:50:53
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torch.nn.NLLLoss()class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')计算公式：loss(input, class) = -input[class]公式理解：input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463
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2022-02-28 10:33:06
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本文将介绍：torch.nn包定义一个简单的nn架构定义优化器、损失函数梯度的反向传播将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包torch.nn包来构建网络；torch.nn.Module类作为自定义类的基类；nn.Module，包含了所有神经网络层，比如卷积层或者是线性层；torch.nn.Functional包，可以定义在前向传播的时候的运算；比如，卷积、d
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2023-06-05 16:30:59
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conv,BN,Linear conv:https:For_Future/article/details/83240232 1)conv2d.weight shape=[输出channels,输入channels,kernel_size,kernel_s
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2020-08-29 18:10:00
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目录
Convolution functions
conv1d
conv2d
conv3d
conv_transpose1d
conv_transpose2d
conv_transpose3d
unfold
fold
Pooling functions
avg_pool1d
avg_pool2d
avg_pool3d
max_pool1d
max_pool2d
max_pool3d
max_unp
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2021-08-12 22:33:59
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目录torch.nnParametersContainersModuleSequentialModuleListModuleDictParameterListParameterDictConvolution layersConv1dConv2dConv3dConvTranspose1dConvTranspose2dConvTransp...
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2021-08-12 22:34:47
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ng机器学习视频笔记（一）——线性回归、代价函数、梯度下降基础（转载请附上本文链接——linhxx） 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一个结果只由一个变量影响），纵轴是结果。
class torch.nn.ModuleList(modules=None)[source]在列表中保持子模块。ModelList可以像正常Python列表一样检索，但是它所包含的模块已正确注册，并且对所有模块方法都可见。参数：modules (iterable, optional) – an iterable of modules to add例：class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyMo
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2021-08-12 22:30:29
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class torch.nn.Sequential(*args)[source]顺序容器。模块将按照在构造函数中传递的顺序添加到它。或者，也可以传入模块的有序字典。例：# Example of using Sequentialmodel = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() )# E
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2021-08-12 22:31:17
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torch.nn.utils(nn/utils/)1、先看一下utils目录下的文件torch.nn.utils(nn/utils/)包括3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py这里面是一些nn的工具，比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列2、init.pyfrom . i...
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2021-08-12 22:31:50
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nn.Module基类的构造函数：def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = OrderedDict() self._forw...
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2021-08-12 22:33:32
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1.Conv2d torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=No ...
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2021-10-03 18:31:00
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nn.Embedding torch.nn.Embedding 随机初始化词向量矩阵：这种方式很容易理解，就是使用self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, e
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2023-11-08 09:04:32
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torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别
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2022-03-30 10:01:21
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在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作，比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同？各有什么用处？首先可以观察源码：eg：torch.nn.Conv2deg：torch.nn.functional从中，我们可以发现，nn.Conv2d 是一个类，而 nn.function...
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2021-08-12 22:31:54
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没有找到torch.softmax、torch.nn.Softmax、torch.nn.funtial.softmax这几者的具
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2023-02-23 15:55:12
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