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Pytorch —— nn.Module类(nn.sequential)

nn.Modulenn.Module类是所有网络结构层次的父类。当你要实现一个自己的层的时候，必须要继承这个类。而当我们使用一些现有的层，比如说线性层、卷积层的时候，它其实也是继承自nn.Module，只不过这个类因为使用的非常广泛 ，所以pytorch官方已经写好了当我们自己实现类的话，必须...
2023-03-08 16:55 阅读数 131

torch.flatten与torch.nn.flatten

torch.nn.flattentorch.nn.flatten是一个类，作用为将连续的几个维度展平成一个tensor（将一些维度合并）参数为合并开始的维度，合并结束的维度（维度就是索引，从 0 开始）开始维度默认为 1。因为其被用在神经网络中，输入为一批数据，第 0 维为batch（输入数据...
2022-01-24 21:26 阅读数 164

torch.nn神经网络（2）--池化层+非线性激活函数（ReLU和Sigmiod）+Sequential()函数的使用

nn.Module神经网络4.池化层池化层：池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出。 本质是降采样，减少网络的参数量还是老规矩，导入模块及数据集，CIFAR10,batchsize=64：import torchimport torchvisionfrom tor...
2021-10-23 00:00 阅读数 49

基于Pytorch的torch.nn.embedding()实现词嵌入层

 nn.embedding()其实是NLP中常用的词嵌入层，在实现词嵌入的过程中embedding层的权重用于随机初始化词的向量，该embedding层的权重参数在后续训练时会不断更新调整，并被优化。  nn.embedding:这是一个矩阵类，该开始时里面初始化了一个随机矩阵，矩阵的长是字典...
2021-07-28 15:21 阅读数 363

pytorch学习-torch.nn.BCELoss（）和torch.nn.BCEWithLogitsLoss（）

1. BCELossclass torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True, reduce=True)作用：计算target和output间的二值交叉熵(Binary Cross Entropy)N :batchsize如果reduce =T...
2019-02-27 20:27 阅读数 357
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