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mse pytorch_torch和pytorch

在pytorch中，经常使用nn.MSELoss作为损失函数，例如 loss=nn.MSELoss() input=torch.randn(3,5,requires_grad=True) target=...torch.randn(3,5) error=loss(input,target) error.backward() 这个地方有一个巨坑，就是一定要小心input和target的位置，说的更具体一些，target...另外，关于MSELoss的设定若设定loss=torch.nn.MSELoss(reduction=’mean’),最终输出值是(target-input)每个元素数字平方和除以width x height...如果只想在batch上做平均，则可以写成这个样子： #需要注意的是，这里的input和target是mini-batch的形式 loss=torch.nn.MSELoss(reduction='sum'

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pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

1.torch.isfinite()import torchnum = torch.tensor(1) # 数字1res = torch.isfinite(num)print(res)'''输出：tensor...(True)'''这个num必须是tensorimport torchnum = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大res = torch.isfinite(num)print...(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大res = torch.isfinite(num...)print(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('nan')) # 空res = torch.isfinite...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float

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Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度...，也不会进行反向传播 model.eval() # 测试模式with torch.no_grad(): pass@torch.no_grad

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浅谈Pytorch与Torch的关系

那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解...Pytorch与Torch 接下来让我们稍微稍微具体谈一下两者的区别(ps:torch是火炬的意思)。...目前来看，两者的底层库的C语言部分区别还是不大，尽管Pytorch使用了C++接口，但是由于代码的兼容性，使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用。...和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的： pytorch: torch: 依赖库区别 Pytorch借助于Python强大的第三方库，已经存在的库可以直接使用...torch来编写，Pytorch和torch的思想都值得我们去借鉴，闲暇之余，我们也可以看看Torch的代码，体验一下其优秀的构架和设计。

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PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx

在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作，比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同？...首先可以观察源码：eg：torch.nn.Conv2d?eg：torch.nn.functional?...padding=1)outputs = self.conv(inputs)# torch.nn.functional需要同时传入数据和 weight，bias等参数inputs = torch.randn...(64, 3, 244, 244)weight = torch.randn(64, 3, 3, 3)bias = torch.randn(64)outputs = nn.functinoal.conv2d...当我们想要自定义卷积核时，是不能使用torch.nn.ConvNd 的，因为它里面的权重都是需要学习的参数，没有办法自行定义。但是，我们可以使用 torch.nn.functional.conv2d。

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Pytorch学习之torch基本用法

pytorch的一个基本概念是张量，张量也可以称为多维矩阵。例如，标量：为0维张量向量：为1维张量矩阵：为2维张量 ..........(input, dtype) # torch.eye(size) x=torch.zeros(5,3) print('torch.zeros=',x) y=torch.tensor([[1,2,3,4]...,[5,6,7,8]]) x= torch.zeros_like(y) print('torch.zeros_like=',x) x=torch.ones(5,3) print('torch.ones=...',x) y=torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) x= torch.ones_like(y) print('torch.ones_like=',x) x= torch.eye...() # 其他2、10为低的指数 # torch.cos()、torch.sin()、torch.tan() # 三角函数 # torch.acos()、torch.asin()、torch.atan(

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PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

1. torch.nn 总览 ---- PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。...而在 torch.nn 下面还有一个子模块 torch.nn.functional，基本上是 torch.nn 里对应类的函数，比如 torch.nn.ReLU 的对应函数是 torch.nn.functional.relu...而如果我们只保留 nn 下的类的话，其实就牺牲了一部分灵活性，因为做一些简单的计算都需要创造一个类，这也与 PyTorch 的风格不符。...很多人的经验是：不需要存储权重的时候使用 torch.nn.functional，需要存储权重的时候使用 torch.nn ：层使用 torch.nn ； dropout 使用 torch.nn ；...2. torch.nn.Module ---- torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。

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pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数....，进行列连接的张量要求行数相同第二个参数dim表示维度，dim=0则表示按行连接，dim=1表示按列连接a=torch.tensor([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])b=torch.tensor...[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5]])二、torch.chunk（）函数torch.cat()函数是把各个tensor连接起来，这里的torch.chunk（）的作用是把一个tensor...([[7, 9], [8, 9]]), tensor([[11], [13]]))三、torch.split()函数这个函数可以说是torch.chunk（）函数的升级版本，...一种是分割份数，这就和torch.chunk（）一样了。

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PyTorch 源码解读之 torch.autograd

磐创AI分享来源 | GiantPandaCV 作者 | OpenMMLab 来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610 前言本篇笔记以介绍 pytorch...本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准。...() torch.autograd.profiler （提供 function 级别的统计信息） torch.autograd.function （函数的反向传播）我们在构建网络的时候，通常使用 pytorch...在这一节中，我们简单介绍 pytorch 中所提供的计算图反向传播的接口。...— PyTorch 1.7.0 documentation [2]Autograd

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PyTorch 1.0 中文文档：Torch 脚本

译者：keyianpai 创建 Torch 脚本代码将追踪和脚本化结合起来 Torch 脚本语言参考类型表达式语句变量解析 python值的使用调试内置函数 Torch脚本是一种从PyTorch...我们提供了一些工具帮助我们将模型从纯Python程序逐步转换为可以独立于Python运行的Torch脚本程序。Torch脚本程序可以在其他语言的程序中运行（例如，在独立的C ++程序中）。...这使得我们可以使用熟悉的工具在PyTorch中训练模型，而将模型导出到出于性能和多线程原因不能将模型作为Python程序运行的生产环境中去。...class torch.jit.ScriptModule(optimize=True) ScriptModule与其内部的Torch脚本函数可以通过两种方式创建：追踪：使用torch.jit.trace...例： import torch def foo(x, y): return 2*x + y traced_foo = torch.jit.trace(foo, (torch.rand(3), torch.rand

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PyTorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别

在PyTorch中，torch.nn与torch.nn.functional都是常用的模块，本文介绍这两者的区别。...torch.nn pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#torchnn...在__init__()函数里定义，定义的是一个类： torch.nn.functional pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest.../package_references/functional/#torchnnfunctional 在__forward()__函数里定义，定义的是一个函数：两者的区别： torch.nn中是一个定义的类...torch.nn.functional是一个函数，由def function( )定义，是一个固定的运算公式。

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PyTorch7：torch.nn.init

torch.nn.init 模块提供了合理初始化初始值的方法。...PyTorch 给了常见的激活函数的变化增益：激活函数变化增益 Linearity 1 ConvND 1 Sigmoid 1 Tanh ReLU Leaky ReLU 这个函数的参数如下：torch.nn.init.calculate_gain...其它初始化方法 ---- torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)：初始化服从 [a, b] 范围的均匀分布； torch.nn.init.normal_...torch.nn.init.ones_(tensor)：初始化为 1； torch.nn.init.zeros_(tensor)初始化为 0； torch.nn.init.eye_(tensor)：初始化对角线为...1，其它为 0； torch.nn.init.orthogonal_(tensor, gain=1)：对张量的矩形区域进行初始化。

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.autograd

译者：gfjiangly torch.autograd 提供类和函数，实现任意标量值函数的自动微分。...torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables...torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_outputs=None, retain_graph=None, create_graph=False, only_inputs

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PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数，将一个不可训练的类型...在concat注意力机制中，权值V是不断学习的所以要是parameter类型，不直接使用一个torch.nn.Linear()可能是因为学习的效果不好。

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.distributed

译者：univeryinli 后端 torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。...仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。...附带的后端目前PyTorch分发版仅支持Linux。...默认情况下，Gloo和NCCL后端构建并包含在PyTorch的分布之中（仅在使用CUDA构建时为NCCL）。MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它。...（例如，在安装了MPI的主机上构建PyTorch）哪个后端使用？在过去，我们经常被问到：“我应该使用哪个后端？”。经验法则使用NCCL后端进行分布式 GPU 训练。

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.cuda

torch.cuda.current_blas_handle() 返回一个cublasHandle_t指针给当前的cuBLAS处理。...torch.cuda.current_device() 返回当前选择地设备索引。 torch.cuda.current_stream() 返回当前选择地 Stream。...class torch.cuda.device(device) Context-manager 用来改变选择的设备。...参数:device (torch.device 或者 int) – 要选择的设备索引。如果这个参数是负数或者是 None，那么它不会起任何作用。阅读全文／改进本文

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.hub

译者：kunwuz torch.hub.load(github, model, force_reload=False, *args, **kwargs) 从github上加载一个带有预训练权重的模型。...比方说: ‘pytorch/vision[:hub]’ model – 必须，一个字符串对象，名字在hubconf.py中定义。 force_reload – 可选，是否丢弃现有缓存并强制重新下载。...torch.hub.set_dir(d) 也可以将hub_dir设置为本地目录来保存中间模型和检查点文件。...如果未设置此参数,环境变量TORCH_HUB_DIR 会被首先搜寻，~/.torch/hub 将被创建并用作后备。阅读全文／改进本文

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.Tensor

译者：hijkzzz torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵....)torch.uint8torch.ByteTensortorch.cuda.ByteTensor8-bit integer (signed)torch.int8torch.CharTensortorch.cuda.CharTensor16...-bit integer (signed)torch.int16 or torch.shorttorch.ShortTensortorch.cuda.ShortTensor32-bit integer...(signed)torch.int32 or torch.inttorch.IntTensortorch.cuda.IntTensor64-bit integer (signed)torch.int64...or torch.longtorch.LongTensortorch.cuda.LongTensor torch.Tensor 是默认的tensor类型 (torch.FloatTensor) 的简称

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.Storage

译者：yuange250 torch.Storage 跟绝大部分基于连续存储的数据结构类似，本质上是一个单一数据类型的一维连续数组(array)。...每一个 torch.Tensor 都有一个与之相对应的torch.Storage对象，两者存储数据的数据类型(data type)保持一致。...下面以数据类型为float的torch.FloatStorage 为例介绍一下torch.Storage的成员函数。...class torch.FloatStorage byte() byte()函数可以将此storage对象的数据类型转换为byte char() char()函数可以将此storage对象的数据类型转换为

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Deep Learning with PyTorch > A Gentle Introduction to torch.autograd

torch.autograd is PyTorch’s automatic differentiation engine that powers neural network training....Usage in PyTorch Let’s take a look at a single training step....(1, 3, 64, 64) labels = torch.rand(1, 1000) Downloading: "https://download.pytorch.org/models/resnet18...torch.autograd 在这个阶段的作用是执行这些操作，从而计算出模型的输出张量。这些操作可以是 PyTorch 提供的各种张量操作，如加法、乘法、矩阵乘法等。.../pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html

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