Pytorch_linear

2024-05-16 16:32
文章标签 pytorch linear

本文主要是介绍Pytorch_linear,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Linear

对输入数据应用线性变换:y = xA^T + b

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

参数

  • in_features 每个输入样本的大小
  • out_features 每个输出样本的大小
  • bias 若为False,layer不会学习附加偏差b

shape

  • 输入: (N, ∗, H_in),其中 代表任意数量的附加维度,H_in = in_features

  • 输出: (N, *, H_out),除了最后一个维度,其余都与输入相同,H_out = out_features

这篇关于Pytorch_linear的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/995395

相关文章

理解分类器(linear)为什么可以做语义方向的指导?(解纠缠)

Attribute Manipulation(属性编辑)、disentanglement(解纠缠)常用的两种做法:线性探针和PCA_disentanglement和alignment-CSDN博客 在解纠缠的过程中,有一种非常简单的方法来引导G向某个方向进行生成,然后我们通过向不同的方向进行行走,那么就会得到这个属性上的图像。那么你利用多个方向进行生成,便得到了各种方向的图像,每个方向对应了很多

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 (debug笔记)

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 ##一、 缘由及解决方法 把这个pytorch-ddpg|github搬到jupyter notebook上运行时,出现错误Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error。注:我用

【超级干货】2天速成PyTorch深度学习入门教程,缓解研究生焦虑

3、cnn基础 卷积神经网络 输入层 —输入图片矩阵 输入层一般是 RGB 图像或单通道的灰度图像,图片像素值在[0,255],可以用矩阵表示图片 卷积层 —特征提取 人通过特征进行图像识别,根据左图直的笔画判断X,右图曲的笔画判断圆 卷积操作 激活层 —加强特征 池化层 —压缩数据 全连接层 —进行分类 输出层 —输出分类概率 4、基于LeNet

pytorch torch.nn.functional.one_hot函数介绍

torch.nn.functional.one_hot 是 PyTorch 中用于生成独热编码(one-hot encoding)张量的函数。独热编码是一种常用的编码方式,特别适用于分类任务或对离散的类别标签进行处理。该函数将整数张量的每个元素转换为一个独热向量。 函数签名 torch.nn.functional.one_hot(tensor, num_classes=-1) 参数 t

pytorch计算网络参数量和Flops

from torchsummary import summarysummary(net, input_size=(3, 256, 256), batch_size=-1) 输出的参数是除以一百万(/1000000)M, from fvcore.nn import FlopCountAnalysisinputs = torch.randn(1, 3, 256, 256).cuda()fl

Python(TensorFlow和PyTorch)两种显微镜成像重建算法模型(显微镜学)

🎯要点 🎯受激发射损耗显微镜算法模型:🖊恢复嘈杂二维和三维图像 | 🖊模型架构:恢复上下文信息和超分辨率图像 | 🖊使用嘈杂和高信噪比的图像训练模型 | 🖊准备半合成训练集 | 🖊优化沙邦尼尔损失和边缘损失 | 🖊使用峰值信噪比、归一化均方误差和多尺度结构相似性指数量化结果 | 🎯训练荧光显微镜模型和对抗网络图形转换模型 🍪语言内容分比 🍇Python图像归一化

Pytorch环境搭建时的各种问题

1 问题 1.一直soving environment,跳不出去。网络解决方案有:配置清华源,更新conda等,没起作用。2.下载完后,有3个要done的东西,最后那个exe开头的(可能吧),总是报错。网络解决方案有:用管理员权限打开prompt等,没起作用。3.有时候配置完源,安装包的时候显示什么https之类的东西,去c盘的用户那个文件夹里找到".condarc"文件把里面的网址都改成htt

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录 前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList & ParameterDict总结 前言 当深度学习模型逐渐变得复杂,在编写代码时便会遇到诸多麻烦,此时便需要Containers的帮助。Containers的作用是将一部分网络层模块化,从而更方便地管理和调用。本文介绍PyTorch库常用的nn.Sequen

【python pytorch】Pytorch实现逻辑回归

pytorch 逻辑回归学习demo: import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.datasets as dsetsimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.autograd import Variable# Hyper Parameters input_si

【python pytorch】Pytorch 基础知识

包含知识点: 张量数学操作数理统计比较操作 #-*-coding:utf-8-*-import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True)import torch# 构造一个4*5 的矩阵z=torch.Tensor(4,5)print(z)# 两个矩阵进行加法操作y=torch.rand(4,5)print(z+y)# 另一种表示