PyTorch包含那些函数
时间: 2024-05-22 18:15:55 浏览: 18
PyTorch包含了很多函数,以下是一些常见的函数:
1. torch.Tensor:创建张量的主要类。
2. torch.nn:神经网络模块,包含了各种层和损失函数。
3. torch.optim:优化器,包含了各种优化算法。
4. torch.autograd:自动求导模块,可以自动计算梯度。
5. torch.utils.data:数据加载和预处理模块,包含了各种数据集和数据加载器。
6. torchvision:图像处理模块,包含了各种图像处理函数和数据集。
7. torch.functional:包含了各种常用的函数,如ReLU、sigmoid等。
8. torch.distributions:概率分布模块,包含了各种常用的概率分布函数。
9. torch.utils:包含了各种工具函数,如保存和加载模型、定时器等。
10. torch.cuda:CUDA加速模块,可以在GPU上运行张量和模型。
相关问题
pytorch中激活函数
在PyTorch中,常见的激活函数包括:
1. Sigmoid 激活函数:torch.sigmoid(x)
这个函数将输入值映射到0和1之间。
2. Tanh 激活函数:torch.tanh(x)
这个函数将输入值映射到范围为[-1, 1]之间。
3. ReLU (Rectified Linear Unit) 激活函数:torch.relu(x)
这个函数在输入大于0时返回输入值,小于等于0时返回0。
4. LeakyReLU 激活函数:torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01)
这个函数在输入大于0时返回输入值,小于等于0时返回负数的斜率乘以输入值。
5. Softmax 激活函数:torch.softmax(x, dim)
这个函数将输入值转化为概率分布,在指定的维度(dim)上进行归一化处理。
以上是一些常见的激活函数,在PyTorch中可以使用这些函数来激活神经网络的输出或隐藏层的输出。
pytorch 常用损失函数
PyTorch中常用的损失函数包括回归损失函数和分类损失函数。其中,回归损失函数包括L1Loss和MSELoss,分类损失函数包括CrossEntropyLoss。此外,还有一种常用的平滑L1损失函数,也被称为Huber损失函数。
以下是PyTorch中常用的损失函数的介绍和演示:
1. L1Loss:计算预测值和真实值之间的绝对误差的平均值。
```python
import torch.nn as nn
loss_fn = nn.L1Loss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
loss = loss_fn(input, target)
print(loss)
```
2. MSELoss:计算预测值和真实值之间的均方误差的平均值。
```python
import torch.nn as nn
loss_fn = nn.MSELoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
loss = loss_fn(input, target)
print(loss)
```
3. CrossEntropyLoss:用于多分类问题,计算预测值和真实值之间的交叉熵损失。
```python
import torch.nn as nn
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.tensor([1, 0, 4])
loss = loss_fn(input, target)
print(loss)
```
4. SmoothL1Loss:平滑L1损失函数,也被称为Huber损失函数,可以减少异常值的影响。
```python
import torch.nn as nn
loss_fn = nn.SmoothL1Loss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
loss = loss_fn(input, target)
print(loss)
```
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