Pytorch高阶OP操作where，gather原理

torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 使用 torch.optim,必须构造一个 optimizer 对象.这个对象能保存当前的参数状态并且基于计算梯度更新参数. 例如: optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr = 0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr = 0.00

https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 安装方法很简单: pip install thop 基本用法: from torchvision.models import resnet50from thop import profile model = resnet50() flops, params = profile(model, input_size=(1, 3, 224,224)) 对自己的module进行特别的计算: class YourMo

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input:一个tensor数据 k:指明是得到前k个数据以及其index dim: 指定在哪个维度上排序, 默认是最后一个维度 largest:如果为True,按照大到小排序: 如果为False,按照小到大排序

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 = tor

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2

均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量. (1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduce = True,那么 loss 返回的是标量 a

PyTorch是一个非常有可能改变深度学习领域前景的Python库.我尝试使用了几星期PyTorch,然后被它的易用性所震惊,在我使用过的各种深度学习库中,PyTorch是最灵活.最容易掌握的. 一.where 1)torch.where(condition, x, y) # condition是条件,满足条件就返回x,不满足就返回y 2)特点,相比for循环的优点是:可以布置在GPU上运行 二.gather 1)官方解释:根据指定的维度和索引值来筛选值 2)举例 以上就是本文的全部内容,希望对

本文实例讲述了JS高阶函数原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 如果您正在学习JavaScript,那么您必须遇到高阶函数这个术语.这听起来复杂,其实不然. 使JavaScript适合函数式编程的原因是它接受高阶函数. 高阶函数在JavaScript中广泛使用.如果你已经用JavaScript编程了一段时间,你可能已经使用它们甚至不知道. 要完全理解这个概念,首先必须了解函数式编程是什么一等函数(first-Class Function)以及的概念. 函数式编程 在大多数简单的术语中,函

数组的响应式操作 //this.letters.push('123');//在末尾添加一个元素 //this.letters.pop();//从末尾删除一个元素 //this.letters.unshift('111');//在开端添加一个元素 //this.letters.shift();//从开端删除一个元素 //this.letters.splice(1,2);//从下标为1的元素开始删除两个元素 //this.letters.splice(1,2,'777','888');//从下标为1

使用装饰器调用 装饰器 用来装饰类的,可以增强类,在不修改类的内部的源码的同时,增强它的能力(属性或方法) 装饰器使用@函数名写法,对类进行装饰,目前在js中还是提案,使用需要配置相关兼容代码库. react脚手架创建的项目默认是不支持装饰器,需要手动安装相关模块和添加配置文件 安装相关模块 yarn add -D customize-cra react-app-rewired  @babel/plugin-proposal-decorators 修改package.json文件中scripts

python高级特性 1.集合的推导式 •列表推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:[exp for item in collection if codition] if codition - 可选 •字典推导式,使用一句表达式构造一个新列表,可包含过滤.转换等操作. 语法:{key_exp:value_exp for item in collection if codition} •集合推导式 语法:{exp for item in collection if