torch 按行缩放到0-1
时间: 2023-03-30 18:01:20 浏览: 59
可以使用torch.min()和torch.max()函数来获取张量的最小值和最大值,然后使用torch.sub()和torch.div()函数来进行按行缩放到-1的操作。具体实现可以参考以下代码:
```
import torch
# 创建一个3x3的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float32)
# 获取张量的最小值和最大值
min_val = torch.min(x, dim=1)[]
max_val = torch.max(x, dim=1)[]
# 按行缩放到-1
x = torch.div(torch.sub(x, min_val.unsqueeze(1)), max_val.unsqueeze(1) - min_val.unsqueeze(1))
print(x)
```
输出结果为:
```
tensor([[.000, .500, 1.000],
[.000, .500, 1.000],
[.000, .500, 1.000]])
```
相关问题
efficientnet-b0 pytorch
EfficientNet-B0是Google在2019年提出的一种轻量级但性能优秀的深度学习模型,它是EfficientNet系列的一部分,旨在在模型大小和计算效率之间找到一个良好的平衡。EfficientNet的设计核心是复合缩放方法(MobileNetV2的MBConv块和Inception的全局平均池化),以及一种自适应的模型扩展策略,称为EfficientNet scaling。
在PyTorch中使用EfficientNet-B0,你可以使用torchvision库中的`models`模块,它提供了预训练模型的接口。以下是一个简单的加载和前向传播的示例:
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练的EfficientNet-B0
model = models.efficientnet_b0(pretrained=True)
# 切换到评估模式(停止梯度计算,用于推断)
model.eval()
# 假设输入是一个Tensor of shape (1, 3, 224, 224)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
# 输出可能会包含卷积后的特征图和最终分类层的预测
```
betas = torch.linspace(-6,6,num_steps) betas = torch.sigmoid(betas)*(0.5e-2 - 1e-5)+1e-5作用
这段代码的作用是生成一个包含num_steps个元素的一维张量betas,其中每个元素都是在-6到6之间均匀分布的数值,然后对这些数值进行sigmoid变换,将它们映射到0到1之间,并乘以一个常数(0.5e-2-1e-5)并加上一个很小的数值(1e-5)。这个操作的目的是将一组数值缩放到一个合适的范围内,并加上一个很小的偏置,以避免除以0等错误。通常这种操作用于神经网络的学习率、权重衰减等参数的初始化。
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