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  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38522552

  1. Pytorch十九种损失函数的使用详解

  2. 损失函数通过torch.nn包实现， 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 2 损失函数 2-1 L1范数损失 L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值； sum:返回loss的和。默

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38665944

  1. se3-transformer-pytorch：在Pytorch中实现SE3-Transformer实现等价自注意。 这个特定的存储库旨在与最终的Alphafold2复制集成-源码

  2. SE3变压器-Pytorch 在Pytorch中实现实现等价自注意。 复制Alphafold2结果和其他药物发现应用可能需要。 等方差示例 安装 $ pip install se3-transformer-pytorch 用法 import torch from se3_transformer_pytorch import SE3Transformer model = SE3Transformer ( dim = 512 , heads = 8 , depth = 6

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42168265

  1. 过拟合、欠拟合及其解决方案等打卡

  2. 一、过拟合、欠拟合及其解决方案 1.概念 过拟合：模型在训练集上能够得到很好的误差，但是在测试集上的效果很差。 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差。（在训练集和测试集上都不能得到较好的误差） 2.多项式函数拟合实验 1）torch.cat((A,B),dim) 它是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。 使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。 2）nn.Linear（i

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：199680
    • 提供者：weixin_38542148

  1. pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()

  2. 文章目录torch.randn()torch.rand()torch.cat()torch.pow().item().scatter_().squeeze().unsqueeze() torch.randn() torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从标准正态分布(均值为0，方差为 1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。 参数: sizes(int…): 整数序列，定义了输出形状 out (Tensor,

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    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：121856
    • 提供者：weixin_38606656

  1. pytorch使用Variable实现线性回归

  2. 本文实例为大家分享了pytorch使用Variable实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、手动计算梯度实现线性回归 #导入相关包 import torch as t import matplotlib.pyplot as plt #构造数据 def get_fake_data(batch_size = 8): #设置随机种子数，这样每次生成的随机数都是一样的 t.manual_seed(10) #产生随机数据:y = 2*x+3,加上了一些噪声 x = t.rand

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38522552

  1. pytorch的batch normalize使用详解

  2. torch.nn.BatchNorm1d() 1、BatchNorm1d(num_features, eps = 1e-05, momentum=0.1, affine=True) 对于2d或3d输入进行BN。在训练时，该层计算每次输入的均值和方差，并进行平行移动。移动平均默认的动量为0.1。在验证时，训练求得的均值/方差将用于标准化验证数据。 num_features:表示输入的特征数。该期望输入的大小为’batch_size x num_features [x width]’ Shape： 

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38743235

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差

  2. 先说明一下情况 1、如果是自己的数据集，mean 和 std 肯定要在normalize之前自己先算好再传进去的 2、有两种情况： a)数据集在加载的时候就已经转换成了[0, 1]. b)应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是 （ Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38556985