PyTorch 中常用于张量数据复制操作有 expand 和 repeat。...，「其中 *sizes 分别指定了每个维度上复制的倍数，对于不需要（或非单维度）进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1。」...0 批量维度上根据输入样本的数量复制若干次，由于输入的样本个数为 2（batch_size = 2），即复制一份，变成： B = \begin{bmatrix}b_1\ b_2\ b_3 \\b_1\...0 个维度进行复制操作，因此只要张量中有单维度，就可以通过 expand 函数对相应的单维度进行复制操作。...比如复制 10 份形状为 [28, 28, 3] 的图片张量，最后图片张量的形状为 [10, 28, 28, 3]。 「expand 函数中融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。」
Softmax的理解与应用 Softmax在机器学习中有非常广泛的应用，但是刚刚接触机器学习的人可能对Softmax的特点以及好处并不理解，其实你了解了以后就会发现，Softmax计算简单，效果显著，...我们先来直观看一下，Softmax究竟是什么意思 我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能 但有的时候我不想这样，因为这样会造成分值小的那个饥饿...所以我希望分值大的那一项经常取到，分值小的那一项也偶尔可以取到，那么我用softmax就可以了 现在还是a和b，a>b，如果我们取按照softmax来计算取a和b的概率，那a的softmax值大于b的...所以说不是max，而是 Soft max 定义 假设有一个数组V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax为： image.png 也就是说，是该元素的对数值，与所有元素对数值和的比值...Loss定义为交叉熵： image.png 取log里面的值就是这组数据正确分类的Softmax值，它占的比重越大，这个样本的Loss也就越小，这种定义符合我们的要求 计算推导 当我们对分类的Loss
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 SoftMax函数是在机器学习中经常出现的，时常出现在输出层中。...这也就是softmax函数广泛应用于多类分类器，例如：softmax回归，多类线性判别分析，朴素贝叶斯分类，人工神经网络，以及，最近火热的各种深度学习（ai算法）等等。...本文在这里无意重复这些工作（例如softmax的求导优势），我们想讨论的是，这个函数的数学由来（而不是数学特性）。...“softmax function” vs “max function” from: Abhishek Patnia 至于为什么叫做softmax，其一是因为是Max函数的一种近似，其二是因为它光滑...Softmax详细解释 让我们从头开始说，这部分内容主要参考自文献[6],加上一部分自己的理解。主要讨论如下的一些问题。
softmax的基本概念 分类问题 softmax函数主要是用于分类问题，一般在全连接层后面使用。...softmax运算符（softmax operator）解决了以上两个问题。...softmax回归的矢量计算表达式为 其中的加法运算使用了广播机制， \boldsymbol{O}, \boldsymbol{\hat{Y}} \in \mathbb{R}^{n \times q}...y比较 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。....item() n += y.shape[0] return acc_sum / n 训练模型 num_epochs, lr = 5, 0.1 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch
() # 对设定的loss信息进行向后传递，注意：pytorch在前向传播时会自动记录传播路径 # 会记录路径上所有gradient的方法，使用 参数.grad函数即可输出相应的求导信息 print(w.grad...(2) loss.backward()法 直接调用之前的梯度信息 写入w1.grad, w2.grad即可输出 下面介绍经常使用的softmax函数 ?...Softmax（全称：soft version of max）常与crossentropy（交叉熵）搭配连用。...因此为解决此类问题，这里引入了softmax函数。...另外这里注意，softmax具有差距放大功能。如原2.0与1.0是两倍的关系，经过softmax操作后，变为0.7与0.2，呈3.5倍的关系。 对softmax函数进行求导，首先写出其函数式 ?
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。...detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。...requires_grad=True,detach()之后的tensor requires_grad=False，但是梯度并不会流向clone()之后的tensorx= torch.tensor([1...此时梯度仍然只流向了原始的tensor。....requires_grad_()，clone()后的tensor参与计算图的运算，则梯度穿向clone()后的tensor。
input.repeat(*sizes) 可以对 input 输入张量中的单维度和非单维度进行复制操作，并且会真正的复制数据保存到内存中。...[6o6llcntsx.png] input.repeat(*sizes) 函数中的 *sizes 参数分别指定了各个维度上复制的倍数，对于不需要复制的维度需要指定为 1。...（在expand函数中对于不需要(或非单维度)进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1） [wxvfp2nevf.gif] 对单维度上的数据进行复制，repeat 函数和 expand...函数类似，和 expand 函数一样，repeat 函数也融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。...，简单来说就是对非单维度的所有元素整体进行复制。」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...安装步骤 1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN 2.下载pytorch安装文件，进行pytorch的安装 检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有...(因为版本的不同可能在不同的地方) 目录添加到环境变量 3.在命令行下输入 nvcc -V, 出现下列信息说明Cuda安装成功 4.将CuDNN压缩包解压后，下面的三个文件夹复制到Cuda的安装目录下...5.然后执行Demo, 如果Demo中显示PASS则说明安装成功 安装Pytorch 官网 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 选择合适的版本...torch/torchvision 都需要安装 验证Pytorch 安装成功 通过上面输出的信息，说明安装是成功的 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
3.2、softmax 回归 3.2.1、softmax运算 softmax 函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量。...\hat{y} = softmax(o) \ \ \ \ \ 其中\ \ \ \ \hat{y}_i = \frac{exp(o_j)}{\sum_{k}exp(o_k)} 其中，O为小批量的未规范化的预测...softmax() 如何与交叉熵函数搭配的？ softmax 函数与交叉熵损失函数常用于多分类任务中。...softmax 函数用于将模型输出转化为概率分布形式，交叉熵损失函数用于衡量模型输出概率分布与真实标签的差异，并通过优化算法来最小化损失函数，从而训练出更准确的分类模型。...3.2.3、PyTorch 从零实现 softmax 回归 （非完整代码） #在 Notebook 中内嵌绘图 %matplotlib inline import torch import torchvision
使用pytorch实现softmax回归模型 使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。...1.1 获取和读取数据 读取小批量数据的方法： 首先是获取数据，pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。...#drop_last：bool类型，如果有剩余的样本，True表示丢弃；Flase表示不丢弃 1.2 定义和初始化模型 由softmax回归模型的定义可知，softmax回归模型只有权重参数和偏差参数...因此PyTorch提供了一个具有良好数值稳定性且包括softmax运算和交叉熵计算的函数。...)的形式，为了得到最终的pytorch number，需要对其进行下一步操作 (y_hat.argmax(dim=1)==y).float().mean().item() #pytorch number
这些指标是我们下次要讨论的内容吗? 2. Softmax数值稳定性 从上面的softmax概率，我们可以推断出，在数值范围很大的情况下，softmax可能会变得数值不稳定。...如果这个移动常数c是向量的最大值，max(x)，那么我们就可以稳定softmax的计算。 问题：我们得到与原始softmax相同的答案吗？ 这里可以证明它等同于原始的softmax函数： ?...产生相同的初始softmax ? 这个稳定的softmax用numpy实现如下所示： ? 如果我们将其应用于我们的旧问题： ? ? 好了,问题解决了! ! !...当用于分类器时，log-softmax会在无法预测正确的分类时严重惩罚模型。惩罚是否能很好地解决您的问题尚待您测试，因此log-softmax和softmax都值得使用。”...结论 softmax是一个有趣的函数，需要深入了解。我们介绍了softmax函数及其计算方法。然后，我们研究了简单的实现存在的问题以及它如何导致数值不稳定的，并提出了解决方案。
一、Softmax Regression简介 Softmax Regression是Logistic回归的推广，Logistic回归是处理二分类问题的，而Softmax Regression...Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...具体的Logistic回归的过程可参见“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”。...三、Logistic回归的推广——Softmax Regression 在Logistic回归需要求解的是两个概率： ? 和 ?...，而在Softmax Regression中将不是两个概率，而是 ? 个概率， ? 表示的是分类的个数。我们需要求出以下的概率值： ? 此时的损失函数为 ? 其中 ?
应对长尾分布的目标检测 -- Balanced Group Softmax 这次给大家介绍一篇CVPR2020的文章，题为“Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail...Object Detection with Balanced Group Softmax”，主要解决目标检测中的长尾数据分布问题，解决方案也十分简洁。...） Balanced Group Softmax 这里直接给出算法的具体框架： ?...bgs 如上图所示，在训练阶段，我们会对类别进行分组，不同组内部分别计算Softmax，然后计算出各自的交叉熵误差。...comparison AP的下标对应着划分的组的索引，可以看到，在尾部的精度，也就是 和 上都达到了SOTA的性能。
相比之前的GAN，DCGAN在生成者与判别者网络上的改进如下： 1.使用步长卷积与反卷积替代池化实现上下采样 2.在生成者与判别者网络使用BN层 3.删除全链接层 4.在生成者网络使用ReLU作为激活函数...使用celebA人脸数据集，20W张人脸数据，完成DCGAN的训练，最终保存生成者模型。下面是DCGAN的代码实现与，训练与基于生成者实现人脸数据的复制。...# save model netG.eval() torch.save(netG, 'generate_model.pt') 请大家原谅我，因为我比较懒，就直接把pytorch...官方教程中的代码，经过一番粘贴复制然后一通猛改就成了这个例子了！...所以注释都是英文的，大家自己慢慢看吧，基于celebA人脸数据集训练，我的机器是GTX1050Ti，所以只训练了3个epoch就over了，主要是为了省电跟环保@_@！然后保存了生成者模型。
[深度思考]·证明softmax不受输入的数据偏移影响 证明softmax不受输入的常数偏移影响，即softmax(x)=softmax(x+c) 也就是证明加了偏移c之后，对整个softmax层的作用不起影响...对任意a都成立，这意味着我们可以自由地调节指数函数的指数部分，一个典型的做法是取 ? 中的最大值：a=max{x1,x2.....xn} 这可以保证指数最大不会超过0，于是你就不会上溢出。...即便剩余的部分下溢出了，加了a之后，也能得到一个合理的值。
而神经网络的多分类问题就相对复杂一些，假如我们要解决三分类的问题，那么我们构建神经网络的时候，就需要构建一个输出层为三个神经元的神经网络，然后配合使用softmax回归来完成神经网络多分类的任务。...Softmax回归的含义通常，机器学习实践者用 分类 这个词来描述两个有微妙差别的问题： （1）我们只对样本的硬性类别感兴趣，即属于哪个类别； （2）我们希望得到软性类别，即得到属于每个类别的概率。...由于计算每个输出o1o_1o1、o2o_2o2和o3o_3o3取决于所有输入x1x_1x1、x2x_2x2、x3x_3x3和x4x_4x4，所以softmax回归的输出层也是全连接层。...Softmax运算那么对于多分类问题来说，使用的softmax函数即是网络输出层的激活函数，softmax函数可以对输出值进行归一化操作，把所有输出值都转化为概率，所有概率值加起来等于1。...softmax运算不会改变未归一化的预测o\mathbf{o}o之间的顺序，只会确定分配给每个类别的概率。因此，在预测过程中，仍然用下式来选择最有可能的类别。
“ Tensorflow的bug太多了，我只能转投Pytorch的怀抱” 01 — 最近Tensorflow（下称TF）已死的言论不知道大家是否接收到： 放弃支持Windows GPU、bug多，TensorFlow...被吐槽：2.0后慢慢死去 https://zhuanlan.zhihu.com/p/656241342 学习起步困难，但学习的成长过程总能有不断的收获，这种收获感是我们坚持下去的动力之一。...随着谷歌减缓了在Windows上对TF的支持。底层开发者还需要不断学习，避免脱节。所以，Pytorch（下称torch）就成了我们在主流框架下不得不学习的内容之一。...同时，让我们顺带复习一下基本的求导、前馈、权重、Loss等词汇在深度学习里是怎么运作的吧： 正文开始： 在前文Numpy简述神经网络模型权重搜索原理-Pytorch引文的基础上，我们开始使用torch...意味着构建的模型生效了。 03 — 至此，对于torch的基本入门已经完成。
作者&编辑 | 言有三 1 Softmax相关的问题 Softmax在图像分类，分割任务中是很常见的，关于它有些常见的小问题，供大家思考学习。...有三AI1000问-机器学习篇 为什么分类任务softmax损失输入是2通道，sigmoid损失是1通道 ?...想必大家都玩过图像分类了，为什么同样是2分类任务，softmax损失函数的输入是2通道而sigmoid损失函数的输入是1通道？...我们首先看一下softmax损失函数定义，i表示第i个样本，k表示第k类，C表示总类别数，yik是第i个样本第k类的标签，f(xik)即样本i属于第k类的概率。 ?...在k=0到C中，只有一个yik非零，这个损失函数的定义是用于多类别分类任务的，即一个样本只属于其中一个类别，比如手写数字的1，2，3，4，5，6，7。
本质上，注意力机制在尝试通过更加重要的嵌入（单词的缩写或图标表示）来尝试编码序列的过程中也是如此。 什么是Softmax注意机制？...这种注意力也被称为softmax注意力，因为它使用softmax激活函数将Q和K的缩放点积转化为注意力的相对测量，即a，其中每一个单词将分享一个比例的注意力，然后总和为1(或100%)。...softmax结果将与V结合，为其提供基于注意力的语义结果。 但是什么是查询、键和值呢?...softmax函数 ? 随机特征映射 ? 随机特征图的点积可用于估计指数函数 在不深入过多数学推导细节的情况下，softmax注意机制可以近似为以下结构: ?...最后但并非最不重要的是，机器学习看起来非常出色，但它都是关于数学和统计的。多亏了优秀的研究人员和程序员，我们才有了像TensorFlow和PyTorch这样的高级软件包。
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