摘要：
废话不多说直接上图 如图有a, b, c 三个 3x3的Tensor, 如果我想把这三个tensor的最后一个维度的元素相叠加，形成一个新的tensor 输入 d=torch.stack( (a,b,c) ,dim = 2) 就会发现他们在第二个维度像叠加，具体来说变化如下图所示 d[0][0]的位 阅读全文
摘要：
相对熵（relative entropy）就是KL散度（Kullback–Leibler divergence），用于衡量两个概率分布之间的差异。 一句话总结的话：KL散度可以被用于计算代价，而在特定情况下最小化KL散度等价于最小化交叉熵。而交叉熵的运算更简单，所以用交叉熵来当做代价。 如何衡量两个 阅读全文
摘要：
原文： https://pytorch.org/tutorials/advanced/super_resolution_with_onnxruntime.html 注意 单击此处的下载完整的示例代码 在本教程中，我们描述了如何将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式，然后在 ONNX 阅读全文