nn.functional.softmax()是否包含可学习参数

时间: 2023-07-16 14:12:08 浏览: 112
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PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法

nn.functional.softmax()函数不包含可学习参数。它是一个在PyTorch中的函数，用于计算softmax概率分布，将一个实数向量转换为一个概率分布向量。该函数不需要学习参数，它只是一个数学函数，计算输入张量的softmax值。而可学习参数通常包含在神经网络的层中，通过反向传播算法进行优化。
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import torch.nn.functional as F def scaled_dot_product_attention(query, key, value, mask=None): d_k = query.size(-1) scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / np.sqrt(d_k) if mask is ...

def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)

这是一个 PyTorch 中的函数 masked_softmax，它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度（有效长度指的是在一个 batch 中，每个序列的真实长度，可能由于 padding 的存在而不同）。具体地，该函数的输入为一个形状为 ...

probs = torch.nn.functional.softmax(outputs)这个代码报这个错误RuntimeError: "softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'怎么解决，请给出解决方法和解决代码

probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.float(), dim=-1) 在这个示例中，我们使用float()方法将输出张量转换为Float类型。您也可以使用double()方法将其转换为Double类型。另外，为了防止在softmax...

class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

除此之外，还有一个小问题，就是在 Wine_net 类的 forward 方法中，最后一层应该使用 nn.functional.sigmoid 而不是 nn.functional.softmax。因为这是一个回归问题，你需要输出一个实数值而不是一个概率分布。 修改...

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 print(epoch) y_pred = model(train_x) print(y_pred) print(epoch,'预测') # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(loss)

在模型定义中，Wine_net继承了nn.Module类，并在构造函数中定义了网络结构，包括三个全连接层（fc1、fc2、fc3）和一个LayerNorm层（ln1）。在forward方法中，将输入数据x传入网络中，并经过一系列的线性变换和激活...

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torch.nn.functional提供了多种非线性激活函数，包括threshold、relu、relu6、elu、leaky_relu、prelu、rrelu、logsigmoid、softmax、log_softmax、tanh和sigmoid函数。这些函数可以用于神经网络的激活层，以引入非...

torch.nn.functional.gumbel_softmax()

torch.nn.functional....torch.nn.functional.gumbel_softmax()函数接受一个包含logit值的张量和一个温度参数，并返回一个采样的one-hot编码张量。温度参数控制了采样的随机性，较高的温度值会使采样更加随机。

torch.nn.functional.softmax

torch.nn.functional.softmax函数的输入参数可以是一个向量，也可以是一个矩阵。对于向量的输入，函数会将每个元素应用softmax函数，返回一个具有相同形状的向量；对于矩阵的输入，函数会对矩阵的每一行应用softmax...

nn.functional.softmax()与nn.softmax的区别

另外需要注意的是，由于nn.functional.softmax()不包含可学习的参数，因此在使用时需要手动指定dim参数来指定在哪个维度上进行softmax。而nn.softmax()在实例化时就已经指定了dim参数，因此在调用时不需要...

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nn.functional.softmax是PyTorch中的一个函数，用于计算softmax函数。softmax函数是一种常用的激活函数，可以将一个向量转化为概率分布，常用于多分类问题中。该函数的输入是一个张量，输出是一个与输入张量形状相同...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

这是一个典型的卷积神经网络模型定义，包括两个卷积层和两个全连接层。在__init__函数中，首先调用父类的构造函数进行初始化，然后定义了四个网络层：两个卷积层和两个全连接层。其中，第一个卷积层输入通道为1，...

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torch.nn.functional.log_softmax是PyTorch中的一个函数，用于计算softmax函数的对数值。softmax函数是一种常用的激活函数，用于将输入值转换为概率分布。log_softmax函数则是对softmax函数的结果取对数，可以避免...

nn.functional.softmax()输出形状

nn.functional.softmax()函数的输出形状与输入形状相同，即如果输入是形状为（batch_size，num_classes）的张量，则输出也是形状为（batch_size，num_classes）的张量。softmax函数会对每个样本的所有类别的分数进行...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

这是一个基本的卷积神经网络模型，由两个卷积层...- return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)：使用log_softmax函数进行最终的输出，并指定dim参数为1，表示对第一个维度（即每个样本的输出）进行softmax操作。

torch.nn.functional.gumbel_softmax()具体的输入实例

torch.nn.functional.gumbel_softmax() 的输入实例包括： - logits (Tensor) - 一个形状为 (batch_size, num_classes) 的张量，包含模型的原始输出，通常称为对数概率或 logits。 - tau (float) - Gumbel-Softmax ...

torch.nn.functional.log_softmax(output, dim=-1)

torch.nn.functional.log_softmax(output, dim=-1)是一个PyTorch函数，用于计算指定维度上的log softmax激活函数。具体来说，它将输入张量output应用于softmax函数，然后计算对数值。softmax函数将每个输入元素...

nn.functional.softmax(dim=-1)输出形状

假设输入张量的形状是 $(B, N)$，其中 $B$ 是 batch size，$N$ 是向量维度，那么 nn.functional.softmax(dim=-1) 的输出形状也是 $(B, N)$，即与输入张量的形状相同。该函数对最后一个维度进行 softmax 计算，即对...

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