复制pytorch的softmax
复制PyTorch的softmax是指在使用PyTorch深度学习框架时，复制实现softmax函数的功能。softmax函数是一种常用的激活函数，用于将一个向量的元素转化为概率分布。
在PyTorch中，可以使用torch.nn.functional.softmax函数来实现softmax操作。该函数接受一个输入张量，并返回一个具有相同形状的张量，其中每个元素都是通过对输入张量的指数函数进行归一化得到的。
以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch复制实现softmax函数：
import torch
import torch.nn.functional as F
def softmax(x):
# 使用torch.exp计算输入张量的指数
exp_x = torch.exp(x)
# 使用torch.sum计算指数的和
sum_exp_x = torch.sum(exp_x, dim=1, keepdim=True)
# 使用torch.div进行归一化操作
softmax_x = torch.div(exp_x, sum_exp_x)
return softmax_x
# 创建一个输入张量
x = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0]])
# 使用自定义的softmax函数进行计算
output = softmax(x)
print(output)
# 使用PyTorch内置的softmax函数进行计算
output_builtin = F.softmax(x, dim=1)
print(output_builtin)上述代码中，我们首先定义了一个softmax函数，该函数接受一个输入张量x，并返回一个经过softmax操作后的张量softmax_x。在函数内部，我们使用torch.exp计算输入张量的指数，然后使用torch.sum计算指数的和，最后使用torch.div进行归一化操作。
接下来，我们创建了一个输入张量x，并分别使用自定义的softmax函数和PyTorch内置的softmax函数进行计算。最后，打印输出结果。
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1回答
我试图在pytorch中实现softmax函数，但我的实现的输出无法与pytorch的实现的输出相匹配。 我之所以尝试这样做，是因为我想继续实现一个屏蔽的softmax，它不会在分母的和中包括某些索引，并为这些屏蔽的索引设置输出。 我想计算一个矩阵，其中输出中的每一行和为1。我目前的实现是： def my_softmax(x):
exp = x.exp()
return exp / exp.sum(1, keepdim=True) 然而，我的实现和pytorch的输出是不同的： >>> t = torch.randn(3, 2)
>>> t
浏览 16提问于2021-10-02得票数 0
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我想从PyTorch的logit输出中获得令人惊讶的值，使用log 2。
考虑到逻辑张量，这样做的一种方法是：
probs = nn.functional.softmax(logits, dim = 2)
surprisals = -torch.log2(probs)
然而，PyTorch提供了一个将日志和softmax结合在一起的函数，它比上面的更快：
surprisals = -nn.functional.log_softmax(logits, dim = 2)
但这似乎是返回基e中的值，我不想这样做。是否有类似于log_softmax的函数，但哪个函数使用基2？我尝试过log2_soft
浏览 1提问于2021-12-04得票数 0
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我在我的模型末尾使用softmax。 然而，经过一些训练后，softmax给出了负的probability.In，我也遇到了一些情况下的nans概率。 我在搜索中发现的一个解决方案是使用标准化的softmax…然而，我找不到任何关于这个的pytorch实现。 有没有人可以帮忙告诉我，是否有一个标准化的softmax可用，或者如何实现它，以便向前和向后传播是平滑的。 请注意，我已经在使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters()，40)，以避免爆炸梯度 我使用的是pytorch 1.6.0
浏览 180提问于2020-09-09得票数 3
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2回答
假设我有来自Pytorch或Keras预测的概率，结果是softmax函数
from scipy.special import softmax
probs = softmax(np.random.randn(20,10),1) # 20 instances and 10 class probabilities
probs
我想从这个numpy数组中找到前5个索引。我想要做的就是在结果上运行一个循环，如下所示：
for index in top_5_indices:
if index in result:
print('Found')
我会知道我的结果是否
浏览 8提问于2020-11-27得票数 0
2回答
我正在试验一些pytorch代码。对于交叉熵损失，我发现了一些有趣的结果，我使用了pytorch的二进制交叉熵损失和交叉熵损失。 import torch
import torch.nn as nn
X = torch.tensor([[1,0],[1,0],[0,1],[0,1]],dtype=torch.float)
softmax = nn.Softmax(dim=1)
bce_loss = nn.BCELoss()
ce_loss= nn.CrossEntropyLoss()
pred = softmax(X)
bce_loss(X,X) # tensor(0.)
bce_
浏览 38提问于2020-10-06得票数 1
2回答
我正在Pytorch中学习Logistic回归，为了更好地理解，我定义了一个定制的CrossEntropyLoss，如下所示：
def softmax(x):
exp_x = torch.exp(x)
sum_x = torch.sum(exp_x, dim=1, keepdim=True)
return exp_x/sum_x
def log_softmax(x):
return torch.exp(x) - torch.sum(torch.exp(x), dim=1, keepdim=True)
def CrossEntropyLoss(outputs
浏览 5提问于2019-10-13得票数 1
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当我使用交叉熵损失作为损失函数时，我得到此Dimension out range错误
Traceback (most recent call last):
File "e:\testcode\cnn.py", line 122, in <module>
loss = loss_func(output, b_y) # cross entropy loss
File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 532, i
浏览 0提问于2020-04-26得票数 0
1回答
我想训练一个多类别的分类器，用Pytorch。
下面的演示了如何在最后一层类型nn.Linear(84, 10)之后使用nn.CrossEntropyLoss()。
然而，我记得这就是Softmax所做的。
这让我很困惑。
如何以最好的方式训练“标准”分类网络？
如果网络有一个最终的线性层，如何推断每个类的概率？
如果网络有最终的softmax层，如何训练网络(哪种损失，以及如何)？
我在Pytorch论坛上找到了，它很可能回答了所有这些问题，但是我无法将它编译成工作的、可读的Pytorch代码。
我的假设答案是：
就像。
线性层输出的指数，这实际上是逻辑(日
浏览 2提问于2020-12-22得票数 3
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我想知道TensorFlow的softmax_cross_entropy_with_logits是否有等效的PyTorch损失函数
浏览 0提问于2017-09-14得票数 14
我知道PyTorch的LogSoftmax函数基本上只是一种更稳定的计算Log(Softmax(x))的方法。Softmax允许您将线性层的输出转换为分类概率分布。 pytorch documentation表示，CrossEntropyLoss将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()组合在一个类中。 查看NLLLoss，我仍然在使用2个日志吗?I‘s confused...Are there being？我认为负日志是事件的信息内容。(与entropy相同 经过更多的研究，我认为NLLLoss假设您实际上传递的是对数概率，而不仅仅是概率。这是正确的吗？如果是这样的话就有点
浏览 26提问于2020-12-08得票数 9
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具体来说，我正在做一个建模项目，我看到了其他人的代码，看起来
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.activation1(x)
x = self.fc2(x)
x = self.activation2(x)
x = self.fc3(x)
x = self.activation3(x)
# use log softmax + NLLLoss in training; softmax to make predictions
if self.training:
浏览 0提问于2019-07-10得票数 2
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2回答
变压器模型如何计算自我注意力？
、、、、
在变压器模型中，存在自我注意，这是使用softmax对Query (Q)和Key (K)向量进行计算的：
我正在尝试理解矩阵乘法：
Q = batch_size x seq_length x embed_size
K = batch_size x seq_length x embed_size
QK^T = batch_size x seq_length x seq_length
Softmax QK^T = Softmax (batch_size x seq_length x seq_length)
由于每个批次元素都有seq_length x seq_length值，如何计算soft
浏览 9提问于2020-05-13得票数 1
MXNet和PyTorch都为计算日志(softmax())提供了特殊的实现，这种实现速度更快，数值更稳定。但是，在这两个包中，我都找不到这个函数log_softmax()的实际实现。
有人能解释一下这是如何实现的吗?或者更好的是，能告诉我相关的源代码吗？
浏览 3提问于2020-05-02得票数 3
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这是我的代码 import torch.nn.functional as F
import torch
inputs = [1,2,3]
input = torch.tensor(inputs)
output = F.softmax(input, dim=1)
print(output) 代码不能工作的原因是因为暗淡吗？这里的错误是： File "c:\Users\user\Desktop\AI\pytorch_jovian\linear_reg.py", line 19, in <module>
output = F.softmax(input,
浏览 88提问于2021-03-18得票数 0
我有一个叫做PyTorch张量的out_probs，它是这样产生的：
out_probs=F.softmax(out_dec[:,0],dim=0)
另外，out_probs的形状是[128,20004]。
out_probs是一个softmax操作的结果，它不应该包含任何负值，所以out_probs[out_probs<0的结果自然是一个空张量(实际上我检查了，它是空的)，但是当我运行时
torch.multinomial(out_probs, 1)
我得到了：
RuntimeError: invalid argument 2: invalid multinomial distribu
浏览 0提问于2019-08-23得票数 4
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当使用nn.softmax()时，我们使用dim=1或0。在这里，dim=0应该根据直觉来表示行，但它似乎意味着沿着列。这是真的吗？
>>> x = torch.tensor([[1,2],[3,4]],dtype=torch.float)
>>> F.softmax(x,dim=0)
tensor([[0.1192, 0.1192],
[0.8808, 0.8808]])
>>> F.softmax(x,dim=1)
tensor([[0.2689, 0.7311],
[0.2689, 0.7311]])
浏览 6提问于2021-09-17得票数 0
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我正在尝试实现一个在Pytorch中具有以下损失函数定义的网络
logits = F.log_softmax(layer_output)
loss = F.nll_loss(logits, labels)
此链接提到应该使用log_softmax而不是softmax，因为它在计算nll损失之前更稳定
在tensorflow中，我有以下代码
logits = tf.nn.log_softmax(layer_output)
loss = .tf.losses.log_loss(logits, labels)
这导致了从第一次迭代开始的损失中的NaN值。如果我使用tf.nn.softmax，我没有N
浏览 3提问于2018-12-11得票数 0
1回答
什么是像素级softmax损失？
、、、、
像素级的softmax损失是多少？在我的理解中，这只是一个交叉熵损失，但我没有找到公式。有人能帮我吗？最好是有pytorch代码。
浏览 1提问于2019-07-25得票数 3
我有一个使用Pytorch0.4.0的逻辑回归模型，其中我的输入是高维的，并且我的输出必须是标量- 0、1或2。
我使用线性层和softmax层相结合来返回n x 3张量，其中每一列表示输入落入三个类别(0、1或2)之一的概率。
但是，我必须返回一个n x 1张量，因此我需要以某种方式为每个输入选择最高的概率，并创建一个张量来指示哪个类具有最高的概率。如何使用Pytorch实现这一点？
为了说明这一点，我的Softmax输出如下：
[[0.2, 0.1, 0.7],
[0.6, 0.2, 0.2],
[0.1, 0.8, 0.1]]
我必须把这个还给你：
[[2],
[0],
[1]]
浏览 107提问于2018-06-10得票数 5
回答已采纳
我找到了的帖子。在这里，我们试图找到tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits在PyTorch中的等价性。答案仍然让我感到困惑。
这是Tensorflow 2代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
# here we assume 2 batch size with 5 classes
preds = np.array([[.4, 0, 0, 0.6, 0], [.8, 0, 0, 0.2, 0]])
labels = np.array([[0, 0, 0, 1.0, 0], [1.0, 0, 0, 0
浏览 3提问于2020-12-26得票数 1
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我对Tensorflow操作和张量对象之间的区别感到困惑。更具体地说，它们之间的关系是什么，它们背后的设计哲学是什么。
x = tf.constant([[37.0, -23.0], [1.0, 4.0]])
w = tf.Variable(tf.random_uniform([2, 2]))
y = tf.matmul(x, w)
output = tf.nn.softmax(y, name="output")
output
<tf.Tensor 'output_7:0' shape=(2, 2) dtype=float32>
output2
浏览 0提问于2018-07-10得票数 2
2回答
我试图通过一个实际的例子来理解权重在CrossEntropyLoss中是如何工作的。因此，我首先作为标准PyTorch代码运行，然后手动运行这两个代码。但损失是不一样的。
from torch import nn
import torch
softmax=nn.Softmax()
sc=torch.tensor([0.4,0.36])
loss = nn.CrossEntropyLoss(weight=sc)
input = torch.tensor([[3.0,4.0],[6.0,9.0]])
target = torch.tensor([1,0])
output = loss(input,
浏览 0提问于2020-04-25得票数 1
1回答
有火炬的多类分类
、、、
我是个新手，需要澄清一下多类分类。
我正在微调DenseNet神经网络，这样它就能识别出3个不同的类。
因为这是一个多类问题，所以我必须以这样的方式替换分类层：
kernelCount = self.densenet121.classifier.in_features
self.densenet121.classifier = nn.Sequential(nn.Linear(kernelCount, 3), nn.Softmax(dim=1))
并使用CrossEntropyLoss作为损失函数：
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='
浏览 1提问于2020-03-30得票数 1
回答已采纳
我需要我的神经网络在A个动作上输出N个分布。每个分发版本都应通过softmax。那么每一行的总和显然应该是1，整个层的总和应该是N。在PyTorch中有这样的功能吗？
浏览 2提问于2018-05-12得票数 1
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html 当我阅读上面的内容时，我了解到torch.nn.CrossEntropy已经计算了最后一层的exp分数。所以我认为转发函数不一定要包含softmax。例如，返回self.fc(x)而不是返回nn.softmax(self.fc(x))。然而，我很困惑，因为我已经看到了几个使用这两种方法的ConvNet分类器的实现(它们在使用或不使用softmax的情况下返回，而两者都使用交叉熵损失)。 这些问题是否会影响分类器的性能？？哪种方式是正确的？
浏览 190提问于2020-10-25得票数 2
1回答
我在PyTorch中遇到了许多以_stacklevel为参数的函数。这里是使用模块的forward()方法的一个示例：
def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
return F.softmax(input, self.dim, _stacklevel=5)
_stacklevel是什么意思？它有什么好处？
浏览 3提问于2022-05-23得票数 2
回答已采纳
我在PyTorch是个新手，所以请原谅我的无知。我正在尝试使用PyTorch创建我自己的CNN。问题是，我的完全连接层(即LazyLinear函数)没有显示任何可学习的参数，而且网络显然没有学习任何东西。
import torch
from torch import nn
import pytorch_lightning as pl
from pytorch_lightning.core.decorators import auto_move_data
class ThreeConvLayer(pl.LightningModule):
def __init__(self, num_cla
浏览 18提问于2022-08-04得票数 0
回答已采纳
有没有人能帮我把这个模型转换成PyTorch？我已经尝试过像这样从Keras转换到PyTorch，但是训练结果不同。谢谢。
input_3d = (1, 64, 96, 96)
pool_3d = (2, 2, 2)
model = Sequential()
model.add(Convolution3D(8, 3, 3, 3, name='conv1', input_shape=input_3d,
data_format='channels_first'))
model.add(MaxPooling3D(po
浏览 1提问于2020-12-08得票数 3
我使用的是包，伯特和PyTorch。
我尝试使用进行文本分类。我可以得到结果，但我想挑战更艰巨的任务。
我指的是这个。本文件第4.1节指出，
训练结束后，我们删除softmax激活层，以BERT的隐藏状态作为特征向量，然后将其作为不同分类算法的输入。
所以，我检查。的确有
attention_probs = nn.Softmax(dim=-1)(attention_scores)
如果我按照论文的方式看它，它是否意味着在通过Softmax函数之前使用attention_scores？如果是这样，我如何使用attention_scores并将其应用于分类算法？
总之，我想要做的是利用BE
浏览 3提问于2021-11-10得票数 0
回答已采纳
我想在Python中使用
论Ubuntu 19.04
与Anaconda
无数据自动化系统
在终端PyCharm中(或不)
Python版本3.7.3
PyTorch版本1.1.0
为此，我必须按照他们的指示行事：
git clone https://github.com/Cysu/open-reid.git
cd open-reid
python setup.py install
python examples/softmax_loss.py -d viper -b 64 -j 2 -a resnet50 --logs-dir logs/softmax-lo
浏览 1提问于2019-06-03得票数 1
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我使用这个损失函数对xlm大型长器，它给了我这个错误：
import torch.nn.functional as f
from scipy.special import softmax
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
output = torch.softmax(logits.view(-1,num_labels), dim=0).float()
target = b_labels.type_as(logits).view(-1,num_labels)
loss = loss_func(
浏览 16提问于2022-09-15得票数 0
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使用此培训器配置的PyTorch闪电模型在CPU上工作得非常好：
trainer = Trainer(
gpus=0,
max_epochs=10,
gradient_clip_val=2,
callbacks=[pl.callbacks.progress.TQDMProgressBar(refresh_rate=5)],
)
trainer.fit(model)
但是，在GPU上运行完全相同的模型(通过在上面的代码中更改gpus=-1或gpus=1 )会触发以下错误：
RuntimeError: t == DeviceType::CUDAINTERNAL A
浏览 14提问于2022-01-05得票数 0
本研究的目的是建立一个简化的前向传播模型，在PyTorch中复制代码结构，但不使用任何PyTorch库。其思想是在模拟代码结构(包括类定义)的同时进行矩阵乘法，就像在pyTorch中一样。
用于前向传播的PyTorch码
from torch import nn
#DEFINE THE REQUIRED CLASS
class Network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Inputs to hidden layer linear transformation
浏览 2提问于2021-01-24得票数 0
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虽然这是一个典型的用例，但在通过RNN发送时，我找不到一个简单而明确的指南来说明在pytorch中计算填充小批量的损失的规范方法是什么。 我认为一个规范的管道可能是： 1) pytorch RNN需要形状的填充批量张量：(max_seq_len，batch_size，emb_size) 2)所以我们给出一个嵌入层，例如这个张量： tensor([[1, 1],
[2, 2],
[3, 9]]) 9是填充索引。批量大小为2。嵌入层将使其成为形状(max_seq_len，batch_size，emb_size)。批次中的序列是降序的，所以我们可以打包它。 3)我们
浏览 18提问于2019-12-12得票数 2
回答已采纳
当我在PyTorch中构建分类器时，我有两个选项要做
在模型中使用nn.CrossEntropyLoss而不作任何修改
使用nn.NNLLoss并添加F.log_softmax作为模型中的最后一层
所以有两种方法。
现在，人们应该使用什么方法，为什么呢？
浏览 6提问于2021-01-11得票数 0
我试图使用TensorFlow框架重新实现一个PyTorch代码。下面我包含了TF示例代码和PyT解释，用于大小为(Batch, 9, 9, 4)的目标和大小为(Batch, 9, 9, 4)的网络输出。
TensorFlow实现：
loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=target, logits=output)
loss = tf.matrix_band_part(loss, 0, -1) - tf.matrix_band_part(loss, 0, 0)
PyTorch实现：
output = torch.tensor
浏览 5提问于2019-12-05得票数 1
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1回答
使用Sigmoid训练的MNIST失败，而Softmax工作正常 我试图调查不同的激活是如何影响最终结果的，所以我用PyTorch实现了一个简单的MNIST网络。 我使用NLLLoss (负对数似然)，因为它在与softmax一起使用时实现了交叉熵损失。 当我将softmax作为最后一层的激活时，它工作得很好。但当我使用sigmoid时，我注意到事情变得支离破碎 这是我的网络代码 def forward(self, x):
x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2))
x = F.relu(F.max_pool2d(se
浏览 34提问于2019-04-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我在西亚诺训练了一个小型的CNN二进制分类器。为了获得更简单的代码，我希望将经过训练的权重移植到PyTorch或numpy向前传递以进行预测。原始的Theano程序的预测是令人满意的，但是PyTorch前传将所有的例子都预测到了一个类别。
下面是我如何使用h5py在Theano保存经过训练的重量：
layer0_w = layer0.W.get_value(borrow=True)
layer0_b = layer0.b.get_value(borrow=True)
layer1_w = layer1.W.get_value(borrow=True)
layer1_b = layer1.b.g
浏览 0提问于2018-03-23得票数 0
回答已采纳
我试图用 (而不是PyTorch )实现TensorFlow中的CSRA模块，使用MobileNetV3作为特性提取器。
我只精通TensorFlow，在从PyTorch到TensorFlow的翻译中遇到了一些困难。
实现该模块的使用了一些在TensorFlow中不常用的函数，而those为这些函数提供的帮助很少。
源代码如下：
class CSRA(nn.Module): # one basic block
def __init__(self, input_dim, num_classes, T, lam):
super(CSRA, self).__init__()
浏览 2提问于2022-05-23得票数 0
来自PyTorch's official tutorial的示例具有以下ConvNet。我的理解是，输出层使用softmax来估计图像对应的数字。为什么代码没有softmax层或全连接层？ model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(16, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(16, 10, kernel_s
浏览 93提问于2020-04-11得票数 1
对于相同的输入和标签：
pytorch.nn.CTCLoss的输出为5.74，
tf.nn.ctc_loss的输出为129.69，
但math.log(tf ctc loss)的输出为4.86
那么pytorch.nn.CTCLoss和tf.nn.ctc_loss有什么区别呢？
tf: 1.13.1
pytorch: 1.1.0
我试过这样做：
log_softmax输入，然后发送给pytorch.nn.CTCLoss，
tf.nn.log_softmax输入，然后将其发送到tf.nn.ctc_loss
直接将输入发送到tf.nn.ctc_loss
直接将输
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
1回答
对RNN最大输出层的理解
、、、、
以下是Keras中的一个简单的LSTM模型：
input = Input(shape=(max_len,))
model = Embedding(input_dim=input_dim, output_dim=embed_dim, input_length=max_len)(input)
model = Dropout(0.1)(model)
model = Bidirectional(LSTM(units=blstm_dim, return_sequences=True, recurrent_dropout=0.1))(model)
out =Dense(label_dim, activat
浏览 2提问于2018-11-26得票数 2
回答已采纳
我不确定为什么会出现这个错误：
python train.py --batch-size 20 --rnn_type GRU --cuda --gpu 1 --lr 0.0001 --mdl RNN --clip_norm 1 --opt Adam
/scratch/sjn-p2/anaconda/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating
浏览 3提问于2018-03-09得票数 0
2回答
我正在将Keras模型转换为PyTorch，需要您的帮助。
Keras代码：
def model(input_shape):
input_layer = keras.layers.Input(input_shape)
conv1 = keras.layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=3, padding="same")(input_layer)
conv1 = keras.layers.BatchNormalization()(conv1)
conv1 = keras.layers.ReLU()(conv1)
浏览 9提问于2022-06-08得票数 2
我正在尝试将CNN LSTM for keras转换为pytorch，但我遇到了麻烦。 ConvNN_model = models.Sequential()
ConvNN_model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)))
ConvNN_model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
ConvNN_model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
ConvNN_
浏览 57提问于2021-04-05得票数 0
回答已采纳
我在PyTorch中有一个序列模型： model = nn.Sequential(
nn.Embedding(alphabet_size, 64),
nn.LSTM(64, ...),
nn.Flatten(),
nn.Linear(...),
nn.Softmax()
) 我想强制批量大小到嵌入层： nn.Embedding(alphabet_size, 64) 在Keras中： Embedding(alphabet_size, 64, batch_input_shape=(batch_size, ti
浏览 46提问于2020-11-30得票数 1
我正在尝试实现一个简单的神经网络，通过AUTOGRAD手动更新MNIST的权重，类似于给定的AUTOGRAD示例。这是我的代码：
import os
import sys
import torch
import torchvision
class Datasets:
"""Helper for extracting datasets."""
def __init__(self, root='data/', batch_size=25):
if not os.path.exists(root):
浏览 7提问于2018-11-30得票数 1
我试图计算张量列表的log_softmax函数，即列表t_1，t_2，.，t_n，其中每个t_i都是torch.tensor类型，每个t_i都可以是不同的任意形状。I不想将log_softmax函数分别应用于每个 t_i ，而是对它们都应用，就好像它们是同一个唯一张量的一部分一样。函数的输出应该是与输入形状相同的张量列表。最后，由于我将此函数应用于神经网络的末端层，我希望能够区分这个函数，即梯度必须通过它。
Pytorch提供了类，但我不能使用它，因为它需要一个张量作为输入，而不是一个张量列表。另外，我希望以一种稳定的方式高效地计算log_softmax函数。为了实现这一点，我想使用。最后，我
浏览 4提问于2022-05-10得票数 1
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在pytorch中定义了一个分类网络模型，
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__()
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) # hidden layer
self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # output layer
def fo
浏览 0提问于2019-08-15得票数 12
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我使用的ResNet18预训练模型，将用于一个简单的二值图像分类任务。但是，包括PyTorch本身在内的所有教程都使用nn.Linear(num_of_features, classes)作为最终的完全连接层。我不明白的是，该模块的激活函数在哪里？另外，如果我想使用sigmoid/softmax，怎么办？
谢谢你提前帮忙，我对毕道士有点陌生。
浏览 7提问于2021-02-16得票数 1
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