动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -卷积神经网络-16自定义层
16自定义层
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nnclass CenteredLayer(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()#从其输入中减去均值#X.mean() 计算的是整个张量的均值#希望计算特定维度上的均值,可以传递 dim 参数。#例如,每一列均值,X.mean(dim=0)def forward(self, X):return X - X.mean()layer = CenteredLayer()
"""
torch.FloatTensor: 这是 PyTorch 中的一种张量类型,专门用于存储浮点数数据。
尽管 torch.FloatTensor 是创建浮点张量的一种方式,
但在 PyTorch 的最新版本中,建议使用 torch.tensor 函数,
因为它更加通用和灵活。
"""#均值为 3.0
print(layer(torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4, 5])))
#tensor([-2., -1., 0., 1., 2.])net = nn.Sequential(nn.Linear(8, 128), CenteredLayer())
"""
torch.rand和torch.randn有什么区别?
一个均匀分布 [0,1) ,一个是标准正态分布。
"""
Y = net(torch.rand(4, 8))
print(Y.mean())
#tensor(-6.5193e-09, grad_fn=<MeanBackward0>)#带参数的层
#实现自定义版本的全连接层
"""
该层需要两个参数,一个用于表示权重,另一个用于表示偏置项。
在此实现中,我们使用修正线性单元作为激活函数。
该层需要输入参数:in_units和units,分别表示输入数和输出数。
"""
class MyLinear(nn.Module):def __init__(self, in_units, units):super().__init__()#nn.Parameter 是一种特殊的张量,会被自动添加到模型的参数列表中。self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))def forward(self, X):linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.datareturn F.relu(linear)linear = MyLinear(5, 3)
print(linear.weight)
"""
tensor([[ 0.7130, -1.0828, 0.2203],[-2.0417, -0.1385, 0.6858],[-0.5163, -0.6009, 0.0783],[-0.3642, 0.5252, -0.6144],[-0.6479, -0.4700, 0.1486]], requires_grad=True)
"""
#使用自定义层直接执行前向传播计算。
print(linear(torch.rand(2, 5)))
"""
tensor([[0.0000, 0.0000, 0.2741],[0.0000, 0.0000, 0.5418]])
"""#使用自定义层构建模型,就像使用内置的全连接层一样使用自定义层。
net = nn.Sequential(MyLinear(64, 8), MyLinear(8, 1))
print(net(torch.rand(2, 64)))
"""
tensor([[9.0080],[7.6102]])
"""
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JRT性能演示
演示视频 君生我未生,我生君已老,这里是java信创频道JRT,真信创-不糊弄。 基础架构决定上层建筑,和给有些品种的植物种植一样,品种不对,施肥浇水再多,也是不可能长成参天大树的。JRT吸收了各方…...
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浩江星灿面试(c++)
量化工程师:提供实时的数据,为炒股提供依据;稳定,快,准确; 对于性能的要求比较高; 文章目录 题目一、延迟最低的IPC(Inter-Process Communication)通信方式是什么?题目二、找出下面…...
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IEEE Latex模版踩雷避坑指南
参考文献 原Latex模版 \begin{thebibliography}{1} \bibliographystyle{IEEEtran}\bibitem{ref1} {\it{Mathematics Into Type}}. American Mathematical Society. [Online]. Available: https://www.ams.org/arc/styleguide/mit-2.pdf\bibitem{ref2} T. W. Chaundy, P. R. Ba…...
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数据清洗(ETL)案例实操
文章目录 数据清洗(ETL)概述案例需求和分析代码实现和结果分析 数据清洗(ETL)概述 “ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(Extract)、转换&…...
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BIO/NIO学习
在传送文件的时候常常出现这么一个问题,就是当客户端的文件全部传送完了之后,服务器没有接收到客户端那边传过的停止信号,所以服务器也就跟着客户端停止运行了,我们可以使用 try {socket.shutdownOutput();} catch (IOException e…...
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用ai写的rap情歌
Verse 1: 我想对你说,你是我的唯一 每一天都想和你在一起 你的微笑让我心跳加速 我想和你一起走过每一个路口 Chorus: 你是我的女神,我的爱人 我会一直陪伴你到永远 我们的爱情像火焰般燃烧 我会用我的生命来守护你 Verse 2: 我们的故事从相遇开始 每一…...