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  1. Pytorch 实现权重初始化

  2. 在TensorFlow中,权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法:首先应该声明张量,然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中,定义一个tensor,不进行初始化,打印看看结果: w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的,而且特别大,这对网络的训练必定不好,最后导致精度提不上,甚至损失无法收
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:45kb
    • 提供者:weixin_38638688
  1. pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

  2. 公式 首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程,交叉熵的函数是这样的: 其中,其中yi表示真实的分类结果。这里只给出公式,关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文。 测试代码(一维) import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(1, 5, requires_grad=True) label = t
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:85kb
    • 提供者:weixin_38593644
  1. pytorch实现focal loss的两种方式小结

  2. 我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd import Variable ''' pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题,假设加上背景类别共有6个类别 ''' def compute_class_weights(histogram): classWe
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:49kb
    • 提供者:weixin_38593723
  1. Pytorch中torch.nn的损失函数

  2. 目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务,遇到了一些损失函数的问题,因为经常会忘记(好记性不如烂笔头囧rz),都是现学现用,所
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:72kb
    • 提供者:weixin_38747144
  1. Pytorch中torch.nn的损失函数

  2. 目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务,遇到了一些损失函数的问题,因为经常会忘记(好记性不如烂笔头囧rz),都是现学现用,所
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    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:72kb
    • 提供者:weixin_38543950
  1. Pytorch中torch.nn的损失函数

  2. 目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务,遇到了一些损失函数的问题,因为经常会忘记(好记性不如烂笔头囧rz),都是现学现用,所
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    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:72kb
    • 提供者:weixin_38588854
  1. Pytorch中torch.nn的损失函数

  2. 目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务,遇到了一些损失函数的问题,因为经常会忘记(好记性不如烂笔头囧rz),都是现学现用,所
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    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:72kb
    • 提供者:weixin_38741195
  1. Pytorch中torch.nn的损失函数

  2. 目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务,遇到了一些损失函数的问题,因为经常会忘记(好记性不如烂笔头囧rz),都是现学现用,所
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    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:72kb
    • 提供者:weixin_38735182
  1. 【Pytorch】BCELoss和BCEWithLogitsLoss损失函数详解

  2. 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。 下面为一个简单的示例: import torch import torch.nn as nn predicts = torch.tensor([[0.4,0.7,1.2,0.3], [1.1,0.6,0
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    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:36kb
    • 提供者:weixin_38513794
  1. network_analysis:分析网络,包括经过训练的网络。 培训由pytorch完成-源码

  2. 网络分析 Python 3.7中的网络分析工具,包括受过训练的网络。 培训由pytorch完成。 主要有三个包 这些工具目前尚未准备好供广大读者使用(特别是文档稀疏且不一致)。 将来的更新可能会改变这一点。 主要模块有四个:(1)models.py包含PyTorch torch.nn.Module对象。 这些是可用于训练的网络模型。 (2)model_trainer.py包含一个函数train_model,该函数接受模型,优化器,损失函数等并训练模型。 (3)model_output_man
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    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:28kb
    • 提供者:weixin_42131443
  1. 使用Pytorch来拟合函数方式

  2. 其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能。 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数),说明在Pytorch中如何拟合一个函数。 一、定义拟合网络 1、观察普通的神经网络的优化流程 # 定义网络 net = ... # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.000
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    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:67kb
    • 提供者:weixin_38693528
  1. Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss

  2. 使用Pytorch框架进行深度学习任务,特别是分类任务时,经常会用到如下: import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda() loss = criterion(output, target) 即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。 那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥?? nn.CrossEntropyLoss()是torch.nn中包装好的一个类,对应torch
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:71kb
    • 提供者:weixin_38499503