torch.nn.**和torch.nn.functional.**的区别

torch.nn.**

torch.nn.**是一个继承了torch.nn.Module的类,使用前必须先构造对象,然后再调用。如果直接使用则会报错

例如

bash 复制代码
a = torch.randn(3,4)
print(a)
sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
a = sigmoid(a)
print(a)
a = torch.nn.Sigmoid(a)
bash 复制代码
tensor([[ 0.2462, -2.1680, -1.4064, -0.0268],
        [-0.4800, -0.4670,  1.7318,  0.3498],
        [ 0.0137, -2.1080, -0.0825, -0.1350]])
tensor([[0.5612, 0.1027, 0.1968, 0.4933],
        [0.3823, 0.3853, 0.8496, 0.5866],
        [0.5034, 0.1083, 0.4794, 0.4663]])
        Traceback (most recent call last):
        
Traceback (most recent call last):
  File "C:\文件\Llama\tmp.py", line 8, in <module>
    a = torch.nn.Sigmoid(a)
        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Users\90929\AppData\Local\conda\conda\envs\lce\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 485, in __init__
    raise TypeError(
TypeError: Sigmoid.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given

torch.nn.functional.**

torch.nn.functional.**是一个纯数学函数,可以直接使用

bash 复制代码
a = torch.randn(3,4)
print(a)
a = torch.nn.functional.sigmoid(a)
print(a)
bash 复制代码
tensor([[-0.1516,  0.5398,  0.3226, -0.4956],
        [-0.2250,  0.6393,  0.4432,  0.4215],
        [-0.5741,  0.0689,  0.3078, -1.5994]])
tensor([[0.4622, 0.6318, 0.5799, 0.3786],
        [0.4440, 0.6546, 0.6090, 0.6039],
        [0.3603, 0.5172, 0.5763, 0.1681]])
相关推荐
思通数科多模态大模型1 小时前
10大核心应用场景,解锁AI检测系统的智能安全之道
人工智能·深度学习·安全·目标检测·计算机视觉·自然语言处理·数据挖掘
数据岛1 小时前
数据集论文:面向深度学习的土地利用场景分类与变化检测
人工智能·深度学习
学不会lostfound1 小时前
三、计算机视觉_05MTCNN人脸检测
pytorch·深度学习·计算机视觉·mtcnn·p-net·r-net·o-net
红色的山茶花1 小时前
YOLOv8-ultralytics-8.2.103部分代码阅读笔记-block.py
笔记·深度学习·yolo
白光白光1 小时前
凸函数与深度学习调参
人工智能·深度学习
sp_fyf_20241 小时前
【大语言模型】ACL2024论文-18 MINPROMPT:基于图的最小提示数据增强用于少样本问答
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·语言模型·自然语言处理
weixin_543662861 小时前
BERT的中文问答系统33
人工智能·深度学习·bert
爱喝白开水a1 小时前
Sentence-BERT实现文本匹配【分类目标函数】
人工智能·深度学习·机器学习·自然语言处理·分类·bert·大模型微调
封步宇AIGC2 小时前
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-4.2.3.指数移动平均线实现
人工智能·python·机器学习·数据挖掘
Mr.谢尔比2 小时前
李宏毅机器学习课程知识点摘要(1-5集)
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·算法·机器学习·计算机视觉