torch.nn

torch.nn中的22种loss函数简述

loss.py中能看到所有的loss函数，本文会简单对它们进行介绍1.L1Loss计算输入和目标之间的L1（即绝对值）损失。这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。即loss(x,class)=−x[class]3.NLLLoss2d(二维输

01_6·2024-09-09 14:25

常用torch.nn

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential

mm_exploration·2024-09-08 09:41

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下：torch.utils.data、torch.cuda、torch.nn

sccum·2024-09-07 09:22

torch.nn到底是什么？

torch.nn到底是什么？我们建议将本教程作为笔记本而不是脚本来运行。要下载笔记本（.ipynb）文件，请单击页面顶部的链接。

yanglamei1962·2024-08-27 13:21

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

PyTorch 2.2 中文官方教程（四）

torch.nn到底是什么？

绝不原创的飞龙·2024-02-07 19:48

深度学习本科课程实验3 网络优化

一、在多分类任务实验中实现momentum、rmsprop、adam优化器1.1任务内容在手动实现多分类的任务中手动实现三种优化算法，并补全Adam中计算部分的内容在torch.nn实现多分类的任务中使用

11egativ1ty·2024-02-06 12:20

深度学习本科课程实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，

11egativ1ty·2024-02-05 11:36

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

nn.Module的使用利用PyTorch架构使用神经网络模型时，一般是利用torch.nn函数自定义神经网络框架|官方示例：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel

hi_ly_51·2024-02-02 13:25

PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍

以下是torch.nn的关键组成部分及其功能：nn.Module类：nn.Module是所有自定义神经网络模型的基类。

科学禅道·2024-02-02 09:23

[pytorch入门] 6. 神经网络

基本介绍torch.nn：Containers：基本骨架ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity

晴空对晚照·2024-01-25 07:26

Python 基于pytorch从头写GPT模型；实现gpt实战

1.定义缩放点积注意力类importnumpyasnp#导入numpy库importtorch#导入torch库importtorch.nnasnn#导入torch.nn库d_k=64#K(=Q)维度d_v

医学小达人·2024-01-23 10:12

神经网络骨架搭建及卷积

目录基本骨架——nn.Module卷积理论知识实践基本骨架——nn.Module关于神经网络的一些工具主要位于torch.nn里面，其中nn是神经网络(NeuralNetwork)的缩写。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

深度学习代码学习

神经网络基本搭建：torch.nn解惑（一）-----super(XXX,self).__init__()到底是代表什么含义_super(,self).

朽月初二·2024-01-12 21:42

PyTorch: torch.nn 子模块及其在循环神经网络中的应用

目录torch.nn子模块详解nn.utils.rnn.PackedSequence参数说明注意事项示例代码nn.utils.rnn.pack_padded_sequence参数说明返回值注意事项示例代码

E寻数据·2024-01-11 09:48

PyTorch 参数化深度解析：自定义、管理和优化模型参数

目录torch.nn子模块parametrizeparametrize.register_parametrization主要特性和用途使用场景参数和关键字参数注意事项示例parametrize.remove_parametrizations

E寻数据·2024-01-09 11:24

用pytorch给深度学习加速：正交与谱归一化技术

torch.nn参数优化parametrizations.orthogonal这个torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal模块是PyTorch库中的一个功能，

E寻数据·2024-01-09 09:36

零基础也可以探索 PyTorch 中的上采样与下采样技术

目录torch.nn子模块VisionLayers详解nn.PixelShuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.PixelUnshuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.Upsample

E寻数据·2024-01-09 09:31

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题

E寻数据·2024-01-09 07:06

PyTorch简单理解ChannelShuffle与数据并行技术解析

目录torch.nn子模块详解nn.ChannelShuffle用法与用途使用技巧注意事项参数示例代码nn.DataParallel用法与用途使用技巧注意事项参数示例nn.parallel.DistributedDataParallel

E寻数据·2024-01-09 07:05

PyTorch 新手也可以实现 CosineSimilarity 和 PairwiseDistance - 距离度量的操作

目录torch.nn子模块DistanceFunctions解析nn.CosineSimilarity功能主要参数输入和输出的形状使用示例nn.PairwiseDistance功能主要参数输入和输出的形状使用示例总结

E寻数据·2024-01-07 11:26

新手可理解的PyTorch 损失函数：优化机器学习模型的关键

目录torch.nn子模块LossFunctions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率

E寻数据·2024-01-07 11:26

PyTorch新手学习实战：解析 Dropout Layers应用，完整指南与代码示例

目录torch.nn子模块DropoutLayers详解nn.Dropout用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.Dropout1d用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.Dropout2d用途用法使用技巧注意事项代码示例

E寻数据·2024-01-07 11:25

PyTorch 新手可理解的 Embedding 和 EmbeddingBag - 解析与实践

目录torch.nn子模块SparseLayers详解nn.Embedding用途主要参数注意事项使用示例从预训练权重创建嵌入nn.EmbeddingBag功能和用途主要参数使用示例从预训练权重创建总结

E寻数据·2024-01-07 11:22

新手可理解的PyTorch线性层解析：神经网络的构建基石

目录torch.nn子模块LinearLayers详解nn.IdentityIdentity类描述Identity类的功能和作用Identity类的参数形状示例代码nn.LinearLinear类描述Linear

E寻数据·2024-01-05 12:51

新手深入PyTorch中RNN、LSTM和GRU使用和理解

目录torch.nn子模块RecurrentLayersnn.RNNBaseRNNBase类描述RNNBase类的功能和作用flatten_parameters()方法示例代码nn.RNNRNN类描述RNN

E寻数据·2024-01-05 12:21

新手解锁语言之力：理解 PyTorch 中 Transformer 组件

目录torch.nn子模块transformer详解nn.TransformerTransformer类描述Transformer类的功能和作用Transformer类的参数forward方法参数输出示例代码注意事项

E寻数据·2024-01-05 12:21

新手也能理解的PyTorch激活函数详解

目录torch.nn子模块Non-linearActivationsnn.ELU主要特点与注意事项使用方法与技巧示例代码图示nn.HardshrinkHardshrink函数定义参数形状示例代码图示nn.HardsigmoidHardsigmoid

E寻数据·2024-01-05 12:20

新手深入浅出理解PyTorch归一化层全解析

目录torch.nn子模块normal层详解nn.BatchNorm1dBatchNorm1d函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.BatchNorm2dBatchNorm2d函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码

E寻数据·2024-01-05 12:47

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码

E寻数据·2024-01-05 07:10

池化层解析：新手也能理解 PyTorch 中的核心组件

目录torch.nn详解nn.MaxPool1dnn.MaxPool2dnn.MaxPool3dnn.MaxUnpool1dnn.MaxUnpool2dnn.MaxUnpool3dnn.AvgPool1dnn.AvgPool2dnn.AvgPool3dnn.FractionalMaxPool2dnn.FractionalMaxPool3dnn.LPPool1dnn.LPPool2dnn.Adapt

E寻数据·2024-01-04 11:53

新手能掌握 PyTorch 的填充技术：深入理解反射、复制、零值和常数填充

目录torch.nn子模块详解nn.ReflectionPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad2d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：

E寻数据·2024-01-04 10:48

神经网络的基本框架的搭建-nn.Module

一、Torch.NN简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一组类和函数，用于定义、训练和评估神经网络模型。

DQ小恐龙·2024-01-04 09:38

探索 PyTorch 中的 torch.nn 模块**（1）

目录引言torch.nn使用和详解Parameter函数作用使用技巧使用方法和示例UninitializedParameter特点和用途可进行的操作使用示例UninitializedBuffer特点和用途可进行的操作使用示例

E寻数据·2024-01-03 06:43

探索 PyTorch 中的 torch.nn 模块（2）

目录torch.nn模块详解register_module_forward_pre_hook主要特性和用途警告钩子签名使用方法返回值示例代码register_module_forward_hook主要特性和用途警告钩子签名使用方法参数返回值示例代码

E寻数据·2024-01-03 05:09

【机器学习】卷积神经网络----GoogLeNet网络（pytorch）

#导入torch库，torch是一个基于Python的科学计算框架，主要用于深度学习importtorch#导入torch.nn库

十年一梦实验室·2024-01-02 05:31

PyTorch模型进阶技巧

PyTorch模型进阶技巧1.自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了许多常用的损失函数，如：MSELoss、L1Loss、BCELoss等，但是随着深度学习的发展或研究的需求，需要提出一些新的损失函数

includeSteven·2023-12-30 12:37

LeNet网络分析与demo实例

霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客Fun'_机器学习,pytorch图像分类,工具箱-CSDN博客网络分析：最好是把这个图像和代码对着来看然后进行分析的时候比较快#使用torch.nn

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:08

Pytorch-神经网络

神经网络可以通过torch.nn工具包创建，在前面我们已经简单介绍了autograd，nn依靠autograd定义模型并实现微分。

WAI_f·2023-12-24 18:02

nn.functional 和 nn.Module

caigou.·2023-12-17 05:52

torch如何将网络参数初始化，又如何将参数还原成原始状态？

具体步骤如下：导入torch和torch.nn模块importtorchimporttorch.nnasnn定义网络模型，并对其进行初始化classMyModel(nn.Module):def__init

高山莫衣·2023-12-02 12:29

多层感知机(MLP)模型实现

在pytorch中构建一个自定义神经网络模型步骤:从torch.nn中的Module类派生一个子类,并实现构造函数和forward函数.其中,构造函数定义了模型所需要的成员对象,如构成该模型的各层,并对其中的参数进行初始化等

makelope·2023-12-01 09:18

Pytorch手写RNN、LSTM、GRU

手写RNN、LSTM、GRURNNLSTMGRU最近在看RNN、LSTM、GRU源码，动手实现forward函数，并将torch.nn中的原始模型自带的参数传入自己写的forward中来验证模型是否正确

L-->R·2023-12-01 06:09

pytorch使用LSTM和GRU

LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSMT的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout

bazinga014·2023-12-01 06:58

Pytorch的API总览

torch.nn定义实现神经网络的各种函数。torch.nn.functional定义实现神经网络的各种函数

Wanderer001·2023-11-28 01:47

nn.functional与nn.Module的区别，自定义层步骤（创建model步骤）

nn.functional与nn.Module的区别：Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。

不当菜鸡的程序媛·2023-11-26 22:29

把PyTorch代码转换为TensorFlow代码

导入库PyTorch代码通常会导入torch和其他相关库，例如torch.nn和torch.optim。

有一只海豚·2023-11-26 22:27

torch 神经网络模型构建

torch.nn提供构建网络的所有blocks,在PyTorch中的每个modules都继承了nn.Module,可以构建各种复杂的网络结构。

铁岭铁头侠·2023-11-23 04:32

第四章深度学习中的损失函数(工具)

概述官网：torch.nn-PyTorch中文文档(pytorch-cn.readthedocs.io)损失函数torch.nn用途特点应用场景交叉熵损失CrossEntropyLoss多分类问题当模型对真实类别的预测概率低时

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:19

Pytorch(五)：神经网络之 torch.nn——Convolution Layers

上一篇文章记录了Pytorch用于构建神经网络的容器，并且提到一个神经网络模块是由其他子模块嵌套而成的结构，常用的就是卷积、池化等等，所以这篇简单介绍下torch.nn中的卷积类。

犬冢紬希·2023-11-16 22:09

推荐频道