torch

Pytorch中数据采样方法Sampler(torch.utils.data)(二) —— WeightedRandomSampler & SubsetRandomSampler

Pytorch中数据采样方法Sampler(torch.utils.data)(二) —— (WeightedRandomSampler&SubsetRandomSampler)
2023-04-16 21:36 阅读数 75

Using a target size (torch.Size([442])) that is different to the input size (torch.Size([442, 1]))

pytorch 错误：1.ValueError: Using a target size (torch.Size([442])) that is different to the input size (torch.Size([442, 1])) is deprecated. Please e...
2022-07-06 11:42 阅读数 166

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 156

einops包中的rearrange，reduce, repeat及einops.layers.torch中的Rearrange，Reduce。对高维数据的处理方式

from einops import rearrange, reduce, repeatfrom einops.layers.torch import Rearrange, Reduce一.rearrange和Rearrange，作用：从函数名称也可以看出是对张量尺度进行重排，区别：1.ein...
2021-11-21 17:06 阅读数 102

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 47

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 347

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 333
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