随笔分类 - Pytorch
摘要：一、pytorch中各损失函数的比较 Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解 Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss Focal Loss理解-菜鸟笔记 (coonote.com) 总结
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摘要：用PyTorch进行神经网络训练时，如果训练用的数据是图像数据，则需要在训练之前对图像进行预处理。以MNIST数据为例： train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, transform=torchvisi
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摘要：.add()和.add_() .add()和.add_()都能把两个张量加起来，但.add_是in-place操作，比如x.add_(y)，x+y的结果会存储到原来的x中。Torch里面所有带"_"的操作，都是in-place的。 .mul()和.mul_() x.mul(y)或x.mul_(y)实
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摘要：总结：pytorch和numpy中，星号*都表示矩阵点对点相乘；matmul都表示矩阵乘法。 PyTorch中，a.mul(b)表示矩阵a和b点对点乘（即相同位置的元素相乘），‘*’也表示矩阵点对点相乘。a.mm(b)表示矩阵乘法。另外torch.matmul(a, b)以及a@b也都可以表示a和b
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摘要：PyTorch中的常用的tensor类型 PyTorch中的常用的tensor类型包括： 32位浮点型torch.FloatTensor， 64位浮点型torch.DoubleTensor， 16位整型torch.ShortTensor， 32位整型torch.IntTensor， 64位整型tor
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摘要：size() size()函数返回张量的各个维度的尺度。 squeeze() squeeze(input, dim=None)，如果不给定dim，则把input的所有size为1的维度给移除；如果给定dim，则只移除给定的且size为1的维度。
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摘要：torch.linspace torch.linspace(start, end, steps) returns a one-dimensional tensor of equally spaced points between [start, end]。steps默认值是100。 torch.ra
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摘要：2018.4.25，Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本，在该版本及之后的版本中，torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 同属一类。更确切地说，torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variabl
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