利用pytorch自带的频谱归一化函数，给设定好的网络进行频谱归一化。主要用于生成对抗网络的鉴别器，效果还是很明显的。
import torch
import torch.nn as nn
class TestModule(nn.Module):
def __init__(self):
super(TestModule,self).__init__()
self.layer1 = nn.Conv2d(16,32,3,1)
self.layer2 = nn.Linear(32,10)
self.layer3 = nn.Linear(32,10)
def forward(self,x):
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
model = TestModule()
def add_sn(m):
for name, layer in m.named_children():
m.add_module(name, add_sn(layer))
if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)):
return nn.utils.spectral_norm(m)
else:
return m
my_model = add_sn(model)
直接上代码： 输出为： 25 意思就是求范数 参考： https://blog.csdn.net/gxiaob/article/details/8471158...
目录 一、函数定义 二、代码示例 三、整体代码 一、函数定义 公式： &nbs...
这个参数在normalize函数里面用到。 void cv::normalize ( InputArray src, InputOutputArray dst, double alpha = 1, double beta = 0...
Eigen中norm、normalize、normalized的区别 norm() 对于Vector，norm返回的是向量的二范数，即 例如： 对于Matrix，norm返回的是矩阵的弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius Norm），即 例如： normalize() 清楚了norm()的定义后，normalize()其实就是把自身的各元素除以它的范数。返回值为void。 例如： normaliz...
https://blog.csdn.net/m0_56348460/article/details/117386857 对于Vector，norm返回的是向量的二范数 对于Matrix，norm返回的是矩阵的弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius Norm），即...
特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反映。可以用LpL_pLp distance来度量两个实例点的距离： Lp(xi,xj)=(∑l=1n∣xi(l)−xj(l)∣p))1pL_p(x_i, x_j) = \left( \sum_{l=1}^{n} \left| x_i^{(l)} - x_j^{(l)} \right|^{p} ) \right )^{\frac...
测试代码： 测试结果： np.linalg.norm: 0.343s dist.euclidean: 0.719s 结论：np.linalg.norm() 比dist.enclidean()快一倍左右，推荐使用np.linalg.norm() ...
文章目录 clip_grad_norm_的原理 clip_grad_norm_参数的选择（调参） clip_grad_norm_使用演示 参考资料 clip_grad_norm_的原理 本文是对梯度剪裁: torch.nn.utils.clip_grad_norm_()文章的补充。所以可以先参考这篇文章 从上面文章可以看到，clip_grad_norm最后就是对所有的梯度乘以一个clip_coef...
我们以线性回归为例子，来验证L1 norm 相对于L2 norm 具有鲁棒性。 L1 norm 线性回归模型： L2 norm 模型： 我们以误差 error 来考察两种模型的效果： matlab代码见下文 其结果为： figure 1. Hist of errors of L1 norm figure 2. Hist of errors of L2 norm 结论分析： 从图一，我们可以发现，L...
pytorch的数据往模型里输入的时候，不像tensorflow一样定义一下placeholder直接feeddict就可以，需要使用dataloader中转。 使用dataloader了以后，可以通过dataloader的传入参数控制minibatch，shuffle，并行计算时使用的cpu核心数。 而dataloader用的时候，也需要一个dataset，将数据整理成dataloader可以读...