请提供使用torch.nn.functional中的函数来实现RBF的程序示例
时间: 2024-03-17 11:44:38 浏览: 22
当使用`torch.nn.RBF`不可用时,你可以使用`torch.nn.functional`中的`torch.exp`和`torch.norm`函数来实现RBF。下面是一个简单的示例代码:
```python
import torch
def rbf(x, c, gamma):
return torch.exp(-gamma * torch.norm(x-c, dim=-1))
x = torch.randn(10, 5)
c = torch.randn(3, 5)
gamma = 0.1
out = rbf(x, c, gamma)
print(out)
```
在上面的代码中,`x`是输入数据,`c`是中心向量,`gamma`是RBF函数的一个超参数。`torch.norm`函数用来计算输入数据和中心向量之间的欧几里得距离。`torch.exp`用来计算指数。
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```
relu(input, inplace=False) -> Tensor
```
其中,input是一个张量,表示输入的数据。inplace是一个布尔值,表示是否进行原地操作,默认为False。
relu函数的计算公式如下:
```
relu(x) = max(0, x)
```
即,对于输入x,如果x大于等于零,则输出为x;如果x小于零,则输出为零。
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```
import torch
import torch.nn.functional as F
# 模型输出
outputs = torch.randn(10, 5)
# 真实标签
targets = torch.randint(5, (10,))
# 获取预测标签
preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
# 计算准确率
acc = F.accuracy(preds, targets)
print(acc)
```
输出结果将是一个到1之间的浮点数,表示模型的准确率。