Pytorch – masked_fill方法参数详解与使用
1 torch.Tensor.masked_fill参数详解与使用 1.1 torch.Tensor.masked_fill参数详解 1. 函数形式 torch.Tensor.masked_fill(mask, value) 2. 函数功能 输入的mask需要与当前的基础Tensor的形状一致。 将…
- Pytorch
- 2022-08-05
Pytorch – torch.stack参数详解与使用
1 torch.stack参数详解与使用 1.1 torch.stack 1.函数形式 torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor 2.函数功能 沿指定维度连接Tensor序列，所有的Tensor必须是同样大小 3.函数参数 tensors：T…
- Pytorch
- 2022-07-27
Pytorch – torch.cat参数详解与使用
1 torch.cat参数详解与使用 1.1 torch.cat 1.函数形式 torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor 2.函数功能 在指定的维度串联指定Tensor序列，所有Tensor都必须具有相同的形状（连接维度除外），或者Tensor为…
- Pytorch
- 2022-07-25
Pytorch – torch.chunk参数详解与使用
1 torch.chunk参数详解与使用 1.1 torch.chunk 1.函数形式 torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors 2.函数功能 将输入Tensor拆分为特定数量的块。 如果给定维度dim上的Tensor大小不能够被整除，则…
- Pytorch
- 2022-07-22
Pytorch – 内置的LSTM网络torch.nn.LSTM参数详解与使用示例
1 torch.nn.LSTM torch.nn.LSTM是pytorch内置的LSTM模块。 对于torch.nn.LSTM输入序列的每一个元素，都使用以下经典的LSTM计算过程: \begin{array}{c} i_{t}=\sigma\left(W_{i i} x_{t}+b_{i i}+W…
- Pytorch
- 2022-06-26
Pytorch – 内置的CTC损失函数torch.nn.CTCLoss参数详解与使用示例
CTC(Connectionist Temporal Classification)主要是处理不定长序列对齐问题，而CTCLoss主要是计算连续未分段的时间序列与目标序列之间的损失。CTCLoss对输入与目标可能对齐的概率求和，产生一个相对于每个输入节点可微分的损失值。假设输入到目标的对应关系是“多…
- Pytorch
- 2022-06-21