PyTorch官方中文文档:torch.nn.functional
2018-03-10 16:06
701 查看
torch.nn.functional
Convolution 函数
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。有关详细信息和输出形状,请参见
Conv1d。参数:
- input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW)
- weight – 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW)
- bias – 可选偏置的形状 (out_channels)
- stride – 卷积核的步长,默认为1例子:
>>> filters = autograd.Variable(torch.randn(33, 16, 3)) >>> inputs = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50)) >>> F.conv1d(inputs, filters)
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)对几个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。有关详细信息和输出形状,请参见
Conv2d。参数:
- input – 输入张量 (minibatch x in_channels x iH x iW)
- weight – 过滤器张量 (out_channels, in_channels/groups, kH, kW)
- bias – 可选偏置张量 (out_channels)
- stride – 卷积核的步长,可以是单个数字或一个元组 (sh x sw)。默认为1
- padding – 输入上隐含零填充。可以是单个数字或元组。 默认值:0
- groups – 将输入分成组,in_channels应该被组数除尽例子:
>>> # With square kernels and equal stride >>> filters = autograd.Variable(torch.randn(8,4,3,3)) >>> inputs = autograd.Variable(torch.randn(1,4,5,5)) >>> F.conv2d(inputs, filters, padding=1)
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)对几个输入平面组成的输入信号应用3D卷积。有关详细信息和输出形状,请参见
Conv3d。参数:
- input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iT x iH x iW)
- weight – 过滤器张量的形状 (out_channels, in_channels, kT, kH, kW)
- bias – 可选偏置张量的形状 (out_channels)
- stride – 卷积核的步长,可以是单个数字或一个元组 (sh x sw)。默认为1
- padding – 输入上隐含零填充。可以是单个数字或元组。 默认值:0例子:
>>> filters = autograd.Variable(torch.randn(33, 16, 3, 3, 3)) >>> inputs = autograd.Variable(torch.randn(20, 16, 50, 10, 20)) >>> F.conv3d(inputs, filters)
torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1)
torch.nn.functional.conv_transpose2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1)在由几个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积,有时也称为“去卷积”。有关详细信息和输出形状,请参阅
ConvTranspose2d。参数:
- input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iH x iW)
- weight – 过滤器的形状 (in_channels x out_channels x kH x kW)
- bias – 可选偏置的形状 (out_channels)
- stride – 卷积核的步长,可以是单个数字或一个元组 (sh x sw)。默认: 1
- padding – 输入上隐含零填充。可以是单个数字或元组。 (padh x padw)。默认: 0
- groups – 将输入分成组,
in_channels应该被组数除尽
- output_padding – 0 <= padding <stride的零填充,应该添加到输出。可以是单个数字或元组。默认值:0
torch.nn.functional.conv_transpose3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1)在由几个输入平面组成的输入图像上应用三维转置卷积,有时也称为“去卷积”。有关详细信息和输出形状,请参阅
ConvTranspose3d。参数:
- input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iT x iH x iW)
- weight – 过滤器的形状 (in_channels x out_channels x kH x kW)
- bias – 可选偏置的形状 (out_channels)
- stride – 卷积核的步长,可以是单个数字或一个元组 (sh x sw)。默认: 1
- padding – 输入上隐含零填充。可以是单个数字或元组。 (padh x padw)。默认: 0
Pooling 函数
torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)对由几个输入平面组成的输入信号进行一维平均池化。有关详细信息和输出形状,请参阅
AvgPool1d。参数:
- kernel_size – 窗口的大小
- stride – 窗口的步长。默认值为
kernel_size
- padding – 在两边添加隐式零填充
- ceil_mode – 当为True时,将使用
ceil代替
floor来计算输出形状
- count_include_pad – 当为True时,这将在平均计算时包括补零例子:
>>> # pool of square window of size=3, stride=2 >>> input = Variable(torch.Tensor([[[1,2,3,4,5,6,7]]])) >>> F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2) Variable containing: (0 ,.,.) = 2 4 6 [torch.FloatTensor of size 1x1x3]
torch.nn.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)在kh x kw区域中应用步长为dh x dw的二维平均池化操作。输出特征的数量等于输入平面的数量。有关详细信息和输出形状,请参阅
AvgPool2d。参数:
- input – 输入的张量 (minibatch x in_channels x iH x iW)
- kernel_size – 池化区域的大小,可以是单个数字或者元组 (kh x kw)
- stride – 池化操作的步长,可以是单个数字或者元组 (sh x sw)。默认等于核的大小
- padding – 在输入上隐式的零填充,可以是单个数字或者一个元组 (padh x padw),默认: 0
- ceil_mode – 定义空间输出形状的操作
- count_include_pad – 除以原始非填充图像内的元素数量或kh * kw
torch.nn.functional.avg_pool3d(input, kernel_size, stride=None)在kt x kh x kw区域中应用步长为dt x dh x dw的二维平均池化操作。输出特征的数量等于 input planes / dt。
torch.nn.functional.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)
torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)
torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)
torch.nn.functional.max_unpool1d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None)
torch.nn.functional.max_unpool2d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None)
torch.nn.functional.max_unpool3d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None)
torch.nn.functional.lp_pool2d(input, norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)
torch.nn.functional.adaptive_max_pool1d(input, output_size, return_indices=False)在由几个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应最大池化。有关详细信息和输出形状,请参阅
AdaptiveMaxPool1d。参数:
- output_size – 目标输出大小(单个整数)
- return_indices – 是否返回池化的指数
torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False)在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D自适应最大池化。有关详细信息和输出形状,请参阅
AdaptiveMaxPool2d。参数:
- output_size – 目标输出大小(单整数或双整数元组)
- return_indices – 是否返回池化的指数
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(input, output_size)在由几个输入平面组成的输入信号上应用1D自适应平均池化。有关详细信息和输出形状,请参阅
AdaptiveAvgPool1d。参数:
- output_size – 目标输出大小(单整数或双整数元组)
torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D自适应平均池化。有关详细信息和输出形状,请参阅
AdaptiveAvgPool2d。参数:
- output_size – 目标输出大小(单整数或双整数元组)
非线性激活函数
torch.nn.functional.threshold(input, threshold, value, inplace=False)
torch.nn.functional.relu(input, inplace=False)
torch.nn.functional.hardtanh(input, min_val=-1.0, max_val=1.0, inplace=False)
torch.nn.functional.relu6(input, inplace=False)
torch.nn.functional.elu(input, alpha=1.0, inplace=False)
torch.nn.functional.leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False)
torch.nn.functional.prelu(input, weight)
torch.nn.functional.rrelu(input, lower=0.125, upper=0.3333333333333333, training=False, inplace=False)
torch.nn.functional.logsigmoid(input)
torch.nn.functional.hardshrink(input, lambd=0.5)
torch.nn.functional.tanhshrink(input)
torch.nn.functional.softsign(input)
torch.nn.functional.softplus(input, beta=1, threshold=20)
torch.nn.functional.softmin(input)
torch.nn.functional.softmax(input)
torch.nn.functional.softshrink(input, lambd=0.5)
torch.nn.functional.log_softmax(input)
torch.nn.functional.tanh(input)
torch.nn.functional.sigmoid(input)
Normalization 函数
torch.nn.functional.batch_norm(input, running_mean, running_var, weight=None, bias=None, training=False, momentum=0.1, eps=1e-05)
线性函数
torch.nn.functional.linear(input, weight, bias=None)
Dropout 函数
torch.nn.functional.dropout(input, p=0.5, training=False, inplace=False)
距离函数(Distance functions)
torch.nn.functional.pairwise_distance(x1, x2, p=2, eps=1e-06)计算向量v1、v2之间的距离(成次或者成对,意思是可以计算多个,可以参看后面的参数)
$$
\left | x \right |{p}:=\left ( \sum{i=1}^{N}\left | x_{i}^{p} \right | \right )^{1/p}
$$
参数:x1:第一个输入的张量
x2:第二个输入的张量
p:矩阵范数的维度。默认值是2,即二范数。
规格:输入:(N,D)其中D等于向量的维度
输出:(N,1)
例子:
>>> input1 = autograd.Variable(torch.randn(100, 128)) >>> input2 = autograd.Variable(torch.randn(100, 128)) >>> output = F.pairwise_distance(input1, input2, p=2) >>> output.backward()
损失函数(Loss functions)
torch.nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, size_average=True)负的log likelihood损失函数. 详细请看NLLLoss.参数:
- input - (N,C) C 是类别的个数
- target - (N) 其大小是 0 <= targets[i] <= C-1
- weight (Variable, optional) – 一个可手动指定每个类别的权重。如果给定的话,必须是大小为nclasses的Variable
- size_average (bool, optional) – 默认情况下,是
mini-batchloss的平均值,然而,如果size_average=False,则是
mini-batchloss的总和。Variables:
- weight – 对于constructor而言,每一类的权重作为输入
torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=True)KL 散度损失函数,详细请看KLDivLoss参数:
- input – 任意形状的 Variable
- target – 与输入相同形状的 Variable
- size_average – 如果为TRUE,loss则是平均值,需要除以输入 tensor 中 element 的数目
torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True)该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss,详细请看CrossEntropyLoss参数:
- input - (N,C) 其中,C 是类别的个数
- target - (N) 其大小是 0 <= targets[i] <= C-1
- weight (Variable, optional) – 一个可手动指定每个类别的权重。如果给定的话,必须是大小为nclasses的Variable
- size_average (bool, optional) – 默认情况下,是
mini-batchloss的平均值,然而,如果size_average=False,则是
mini-batchloss的总和。
torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True)该函数计算了输出与target之间的二进制交叉熵,详细请看BCELoss参数:
- input – 任意形状的 Variable
- target – 与输入相同形状的 Variable
- weight (Variable, optional) – 一个可手动指定每个类别的权重。如果给定的话,必须是大小为nclasses的Variable
- size_average (bool, optional) – 默认情况下,是
mini-batchloss的平均值,然而,如果size_average=False,则是
mini-batchloss的总和。
torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target, size_average=True)
Vision functions
torch.nn.functional.pixel_shuffle(input, upscale_factor)[source]
将形状为[*, C*r^2, H, W]的
Tensor重新排列成形状为
[C, H*r, W*r]的Tensor.详细请看PixelShuffle.形参说明:
- input (Variable) – 输入
- upscale_factor (int) – 增加空间分辨率的因子.例子:
ps = nn.PixelShuffle(3) input = autograd.Variable(torch.Tensor(1, 9, 4, 4)) output = ps(input) print(output.size()) torch.Size([1, 1, 12, 12])
torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)[source]
填充Tensor.目前为止,只支持
2D和
3D填充.
Currently only 2D and 3D padding supported.
当输入为
4D Tensor的时候,
pad应该是一个4元素的
tuple (pad_l, pad_r, pad_t, pad_b ),当输入为
5D Tensor的时候,
pad应该是一个6元素的
tuple (pleft, pright, ptop, pbottom, pfront, pback).形参说明:input (Variable) – 4D 或 5D
tensor
pad (tuple) – 4元素 或 6-元素
tuple
mode – ‘constant’, ‘reflect’ or ‘replicate’
value – 用于
constant padding的值.
艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户
相关文章推荐
- PyTorch官方中文文档:torch.nn.init
- PyTorch官方中文文档:torch.utils.data
- PyTorch官方中文文档:torch.autograd
- PyTorch官方中文文档:扩展PyTorch
- jdk1.6中文帮助文档官方下载
- Phaser.js 官方中文文档 phaser.io
- Redis 3.0中文官方文档翻译计划(5) ——从入门到精通(下)
- Android Design 安卓官方设计文档中文翻译——第一部分:引导
- Cloudera Impala官方文档中文翻译-1
- mysql 官方中文帮助文档 html
- 『PyTorch』第十三弹_torch.nn.init参数初始化
- 微软 theme 主题文件官方文档中文翻译版
- elastic不错的官方文档(中文)
- mybatis3的中文官方文档
- spring boot官方中文文档
- Redis 3.0中文官方文档翻译计划(17) ——集群(中)
- Hadoop 官方中文文档
- pyproj官方中文文档
- linux官方中文文档大全
- opencv2.4.13官方文档中文译版--2.1 Mat - 基础的图像容器