weixin_43420691的博客

pytorch卷积链式求导torch中的求导需要最后的损失函数值是一个标量。下面以L1损失为例进行分析。我们想自己定义输入和卷积核，所以使用torch.nn.functional中的conv2d进行卷积操作，方便进行分析。具体代码如下import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as floss=nn.L1Loss()x1=torch.tensor([[[[1,2,3,4], [4,3,2,

pytorch中tensor 生成的函数torch.arange(0，5) 生成区间内的数b=torch.arange(0,5)print(b)输出：tensor([0, 1, 2, 3, 4])torch.repeat(2,2) 复制行列数第一个参数表示复制行数，第二个参数表示复制列数b=torch.arange(0,5).view(-1,1).repeat(2,2)print(b)输出：tensor([[0, 0], [1, 1], [2, 2],

2021研究生数学建模D题，BP神经网络和卷积神经网络解题代码（基于pytorch）（需要数据或者有关于代码问题请留言）第二题本题是利用二十个自变量对最后的结果（因变量）做预测，本题我使用BP神经网络解题。先将数据整理好，把二十个变量选出来放入新的excel表，把因变量放在最后一列。下面进行代码解析（代码博主已经跑通）导入包import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimpo

pytoch矩阵运算问题（后续学习遇到有关问题，会继续在这里更新）(矩阵相乘)(torch.mm())(torch.mul()和 运算符 *)（矩阵相除）（运算符 /）(矩阵相乘)(torch.mm())这个函数就是我们普通的矩阵相乘，相乘的矩阵shape必须匹配，例如1* 3的矩阵必须要乘以3* x的矩阵（x代表任意大小），例子如下：import torcha=torch.tensor([[1,2,3]],dtype=torch.float)b=torch.tensor([[1],[2],[