kldivloss损失pytorch nn

epochs = list(range(1, num_epochs + 1))train_losses = [] # 用于存储每个epoch的训练损失plt.plot(epochs, train_losses, label='Training Loss')plt.title('Training Lo ......

常用的包 import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Lin ......

详解 logistic 损失函数 在本篇博客中，将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。 回想一下，在逻辑回归中，需要预测的结果\(\hat{y}\),可以表示为\(\hat{y}=\sigma(w^{T}x+b)\)，\(\sigma\)是熟悉的\(S\)型函数 \(\sig ......

Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单，假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。它们的功能分别是： G 是一个生成网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成伪造数据，记做 G(z)。 D 是一个判别网络，判别数据是不是“真实 ......

关于pytorch在pycharm中部分代码提示失效的解决方法 本文转载自：https://blog.csdn.net/snowbast/article/details/127624339 问题# 在pycharm中import torch后，发现例如tensor等部分代码提示不再工作，比如以下代码 ......

关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 本文全面探讨了自然语言处理（NLP）中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义，到 ......

torch交叉熵损失 目录torch交叉熵损失熵的理解相对熵交叉熵交叉熵损失函数实现和应用numpy实现pytorch实现torch实现pytorch等价实现参考资料 交叉熵其实就是运用了熵的概念先把模型转化为熵的数值然后用数值去比较模型之间的差异。 熵的理解 熵代表了信息量的多少，或者数据的混乱程 ......

pytorch损失函数 目录pytorch损失函数损失函数概念均方误差损失Mean Squared Error,MSE平均绝对误差损失Mean Absolute Error, MAE平滑L1损失,Smooth L1 Loss平滑平均绝对误差,Huber损失交叉熵损失Cross-Entropy Los ......

PyTorch提供了多种方法来创建张量。以下是一些常见的创建张量的方式： 创建未初始化的张量 # 创建一个未初始化的5x3张量 x = torch.empty(5, 3) 创建零张量 # 创建一个5x3的零张量 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 创建单位 ......

目录查看NVIDIA驱动版本conda相关创建conda环境进入/退出conda环境 查看NVIDIA驱动版本 nvidia-smi conda相关 创建conda环境 conda create -n pytorch-xxx python=3.10 进入/退出conda环境 conda activa ......

1、重新创建虚拟环境 2、查找pytorch版本 安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com) Previous PyTorch Versions | PyTorch 安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com) 于是： ......

目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......

本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......

使用scp命令克隆配置 输入 sudo scp -r jdk1.8.0_391/ hxf@slaver2:/opt/module 报错ssh: Could not resolve hostname hxf: Temporary failure in name resolution lost conn ......

pytorch图像变换和增强 目录pytorch图像变换和增强总览调整大小灰度变换标准化水平垂直翻转随机旋转中心裁剪随机裁剪亮度对比度饱和度高斯模糊高斯噪声随机块中心区域参考资料 总览 # 使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。 1.尺寸变换 transform ......

基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......

原文地址 Abstract (key idea) 现在的Mobile Devices配备了很多的CPU+GPU+DSP的设备。但是现在的大多数NN model因为自己的顺序结构导致无法充分地利用这些异构处理器。本文提出了一种新的模型适应（model adaption）策略NN-Stretch，它针对 ......

交叉熵损失函数 1.基础知识 import torch import numpy as np # 自然对数底数e print("自然对数底数e",np.e) # 无穷大 print('无穷大',np.inf) # 无穷小 print('负无穷大',-np.inf) 输出： # 自然对数底数e 2.7 ......

下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......

基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......

在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应 ......

前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......

collate_fn 函数用于处理数据加载器（DataLoader）中的一批数据。在PyTorch中使用 DataLoader 时，通过设置collate_fn，我们可以决定如何将多个样本数据整合到一起成为一个 batch。在某些情况下，该函数需要由用户自定义以满足特定需求。 import torc ......

在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......

官网 https://junyanz.github.io/CycleGAN/ 代码 https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix ......

https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......

model.train()：启用 Batch Normalization 和 Dropout。作用：对BN层，保证BN层能够用到每一批数据的均值和方差，并进行计算更新；对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。 model.eval()：不启用 Batch ......

1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......

原文链接： http://tecdat.cn/?p=22181 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于非参数方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意，在这里，我们不使用标准逻辑回归，它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上 ......

LayerNorm层 作用 BatchNorm计算的是一批样本，样本间同一个通道进行正则化 LayerNorm计算的是一个样本内，一个样本内进行正则化。 实现代码 class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self,features,eps=1e-6): su ......