PyTorch

Pytorch损失函数之BCELoss与BCEWithLogitsLoss

1.先说结论nn.BCEWithLogitsLoss等于nn.BCELoss+nn.Sigmoid。主要用于二分类问题，多标签分类问题。图为Pytorch Document对于BCEWithLogitsLoss的描述，这个损失函数结合了Sigmoid和BCELoss。2.公式分解BCEWith...
2020-05-24 10:05 阅读数 335

pytorch中with torch.no_grad():

1.关于withwith是python中上下文管理器，简单理解，当要进行固定的进入，返回操作时，可以将对应需要的操作，放在with所需要的语句中。比如文件的写入（需要打开关闭文件）等。以下为一个文件写入使用with的例子。 with open (filename,'w') as ...
2020-04-26 19:19 阅读数 64

【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解

在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1​中的xxx...
2020-02-18 20:34 阅读数 621

Pytorch_LSTM与GRU

RNN循环网络在序列问题处理中得到了广泛的应用。但使用标准版本的RNN模型时，常遇到梯度消失gradient vanishing和梯度爆炸gradient explosion问题。RNN的缺点RNN的梯度消失和梯度爆炸不同于其它网络，全连接网络和卷积网络每一层有不同参数，而RNN 的每个处理单...
2019-12-11 14:18 阅读数 30

BN层pytorch实现

# Created by Xky at 2019/11/29import timeimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport sysimport torchvision.transforms as transformsfr...
2019-11-29 14:12 阅读数 82

PyTorch中的循环神经网络（RNN+LSTM+GRU）

一、RNN网络1、Pytorch中的RNN参数详解rnn = nn.RNN(*arg,**kwargs)（1）input_size：输入xtx_txt​的维度（2）hidden_size：输出hth_tht​的维度（3）num_layers：网络的层数，默认为1层（4）nonlinearity...
2019-11-23 15:04 阅读数 79

【Pytorch】tensor初始化方法

1. 导入常用初始化方法from torch.nn.init import xavier_uniform_, xavier_normal_from torch.nn.init import kaiming_uniform_, kaiming_normal_2. 各种初始化方法分析xavier_...
2019-10-10 15:53 阅读数 206

利用pytorch训练网络---垃圾分类，（resnet18）

数据集包含6种垃圾，分别为cardboard(纸箱)，glass(玻璃)、metal(金属）、paper(纸）、plastic(塑料）、其他废品(trash),数据数量较小，仅供学习。数据集标准备工作，包括将数据集分为训练集和测试集，制作标签文件。代码utils.pyimport osimpo...
2019-07-09 17:20 阅读数 172

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 343

到底什么是L2 Norm

最近复现论文有这么一个结构：池化之后有一个l2-norm。norm是normalization的缩写。ok，看看这是啥标准化？正规化？归一化？…正确答案L2归一化：将一组数变成0-1之间。pytorch调用的函数是F.normalization。文档是这样写的：对于L2来说，p=2，分母就是(...
2019-01-18 19:31 阅读数 248
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