Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过奖学金，有幸在竞赛
原创
2023-01-12 22:34:34
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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
原创
2023-07-25 10:41:52
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函数讲解in_features指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size, size]中的size。 out_features指的是输出的二维张量的大小，即输出的二维张量的形状为**[batch_size，output_size]**，当然，它也代表了该全连接层的神经元个数。从输入输出的张量的shape角度来理解，相当于一个输入为[batch_size,
原创
2021-10-08 17:28:28
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关于该类： torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) 可以对输入数据进行线性变换： $y = x A^T + b$ in_features: 输入数据的大小。 out_features: 输出数据的大小。 bias: 是否添加一个可学
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2020-02-28 11:40:00
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一、torch.nn.Lineartorch.nn.Linear（in_features,out_features,bias=True）nn.linear()是用来设置网络中的全连接层的，也可以说是线性映射，这里面没有激活函数。而在全连接层中的输入与输出都是二维张量，输入输出的形状为[batch_size, size]import torch
from IPython.core.interacti
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2024-09-01 18:24:24
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自从深度学习技术的兴起，神经网络模型成为了解决各种问题的热门工具。而PyTorch是机器学习领域中一个非常流行的深度学习框架，它为构建、训练和部署神经网络模型提供了便捷的工具。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.Sequential来构建一个简单的神经网络模型，本文将介绍如何使用torch.nn.Sequential构建一个具有单隐藏层的神经网络。
首先，我们需要导入PyTorch
原创
2023-08-26 07:29:30
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torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)[source]Applies a linear transformation to the incoming data: Parameters in_features – size of each input sample out_features – size of...
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2021-08-12 22:31:01
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pytorch中的线性模块的实现如下，在init函数中定义weight值和bias值。class Linear(Module): __constants__ = ['bias', 'in_features', 'out_features'] def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): sup...
原创
2021-08-26 11:40:47
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【代码】LibTorch线性激活层（torch::nn::Linear）使用。
原创
2022-10-15 00:55:03
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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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nn.Linear，nn.Conv
原创
2022-08-13 00:31:17
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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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一、权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，正则化：
使用均方范数作为硬性限制，即对于参数 ，假设其损失函数为 ，则其优化目标为 在上述约束中通常不对 进行约束，因为 是针对 点的偏移，且在实际中，
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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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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