摘要：
1.CrossEntropyLoss()损失函数 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本 阅读全文
posted @ 2020-08-03 18:20
雨后观山色
阅读(1552)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1.LSTM模型参数说明 class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为Tru 阅读全文
posted @ 2020-08-03 14:55
雨后观山色
阅读(4732)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1.model.train()与model.eval()的用法 看别人的面经时，浏览到一题，问的就是这个。自己刚接触pytorch时套用别人的框架，会在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上model.eval()。然后自己写的时候也就保留了这个习惯，没有去想其中原因。 在经过一番 阅读全文
posted @ 2020-08-03 09:35
雨后观山色
阅读(15127)
评论(0)
推荐(4)
浙公网安备 33010602011771号