在Word2vec中使用到了非相关数据的降采样方法, 其中用到了torch.mu
自然语言中使用批处理时候, 每个句子的长度并不一定是等长的, 这时候
pytorch 中的permute 就像是numpy中的transpose()函数一样, 根据指定的维度进行转置, 我们这里跟view()进行一下对比
首先创造初始值这里画出图帮助理解其实对于每个单元来说 h就是输出, 这里可以
torch中的交叉熵损失函数使用案例import torchimport torch.nn.functional as
好像是已经过时的函数, 在pytorch0.4之前, view()进行改变形状时, 这个变量
torch.max()返回的是两个值, 第一个是最大值, 第二个是最大值所在的索引, 一
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