PyTorch torch功能

原文：PyTorth torch功能

卷积函数

转换

torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维卷积。

注意

在某些情况下，将 CUDA 后端与 CuDNN 一起使用时，该运算符可能会选择不确定的算法来提高性能。如果不希望这样做，则可以通过设置torch.backends.cudnn.deterministic = True来使操作具有确定性(可能会降低性能）。请参阅关于可再现性的注意事项作为背景。

参数

输入 –形状为的输入张量
重量 –形状为的过滤器
偏差-形状的可选偏差。默认值：None
步幅 –卷积内核的步幅。可以是一个整数或一个元素的元组<cite>(sW，）</cite>。默认值：1
填充 –输入两侧的隐式填充。可以是一个整数或一个元素的元组<cite>(padW，）</cite>。默认值：0
膨胀 –内核元素之间的间距。可以是一个整数或一个元素的元组<cite>(dW，）</cite>。默认值：1
组 –将输入分成组，应该可被组数整除。默认值：1

例子：

>>> filters = torch.randn(33, 16, 3)
>>> inputs = torch.randn(20, 16, 50)
>>> F.conv1d(inputs, filters)

转换 2d

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入图像上应用 2D 卷积。

Note

In some circumstances when using the CUDA backend with CuDNN, this operator may select a nondeterministic algorithm to increase performance. If this is undesirable, you can try to make the operation deterministic (potentially at a performance cost) by setting torch.backends.cudnn.deterministic = True. Please see the notes on Reproducibility for background.

Parameters

输入 –形状为的输入张量
重量 –形状为的过滤器
偏差-形状的可选偏差张量。默认值：None
步幅 –卷积内核的步幅。可以是单个数字或元组<cite>(sH，sW）</cite>。默认值：1
填充 –输入两侧的隐式填充。可以是单个数字或元组<cite>(padH，padW）</cite>。默认值：0
膨胀 –内核元素之间的间距。可以是单个数字或元组<cite>(dH，dW）</cite>。默认值：1
组 –将输入分成组，应该可被组数整除。默认值：1

Examples:

>>> # With square kernels and equal stride
>>> filters = torch.randn(8,4,3,3)
>>> inputs = torch.randn(1,4,5,5)
>>> F.conv2d(inputs, filters, padding=1)

conv3d

torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入图像上应用 3D 卷积。

Note

Parameters

输入 –形状为的输入张量
重量 –形状为的过滤器
偏置-形状为的可选偏置张量。默认值：无
步幅 –卷积内核的步幅。可以是单个数字或元组<cite>(sT，sH，sW）</cite>。默认值：1
填充 –输入两侧的隐式填充。可以是单个数字或元组<cite>(padT，padH，padW）</cite>。默认值：0
膨胀 –内核元素之间的间距。可以是单个数字或元组<cite>(dT，dH，dW）</cite>。默认值：1
groups – split input into groups, should be divisible by the number of groups. Default: 1

Examples:

>>> filters = torch.randn(33, 16, 3, 3, 3)
>>> inputs = torch.randn(20, 16, 50, 10, 20)
>>> F.conv3d(inputs, filters)

conv_transpose1d

torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) → Tensor¶

在由几个输入平面组成的输入信号上应用一维转置卷积运算符，有时也称为“反卷积”。

Note

Parameters

input – input tensor of shape
重量 –形状为的过滤器
偏差-形状的可选偏差。默认值：无
步幅 –旋转内核的步幅。可以是单个数字或元组(sW,)。默认值：1
填充 – dilation * (kernel_size - 1) - padding零填充将添加到输入中每个尺寸的两侧。可以是单个数字或元组(padW,)。默认值：0
output_padding –在输出形状的每个尺寸的一侧添加了附加尺寸。可以是单个数字或元组(out_padW)。默认值：0
groups – split input into groups, should be divisible by the number of groups. Default: 1
膨胀 –内核元素之间的间距。可以是单个数字或元组(dW,)。默认值：1

Examples:

>>> inputs = torch.randn(20, 16, 50)
>>> weights = torch.randn(16, 33, 5)
>>> F.conv_transpose1d(inputs, weights)

conv_transpose2d

torch.nn.functional.conv_transpose2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积运算符，有时也称为“反卷积”。

Note

Parameters

input – input tensor of shape
重量 –形状为的过滤器
bias – optional bias of shape . Default: None
步幅 –旋转内核的步幅。可以是单个数字或元组(sH, sW)。默认值：1
填充 – dilation * (kernel_size - 1) - padding零填充将添加到输入中每个尺寸的两侧。可以是单个数字或元组(padH, padW)。默认值：0
output_padding –在输出形状的每个尺寸的一侧添加了附加尺寸。可以是单个数字或元组(out_padH, out_padW)。默认值：0
groups – split input into groups, should be divisible by the number of groups. Default: 1
膨胀 –内核元素之间的间距。可以是单个数字或元组(dH, dW)。默认值：1

Examples:

>>> # With square kernels and equal stride
>>> inputs = torch.randn(1, 4, 5, 5)
>>> weights = torch.randn(4, 8, 3, 3)
>>> F.conv_transpose2d(inputs, weights, padding=1)

conv_transpose3d

torch.nn.functional.conv_transpose3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入图像上应用 3D 转置卷积运算符，有时也称为“反卷积”

Note

Parameters

input – input tensor of shape
重量 –形状为的过滤器
bias – optional bias of shape . Default: None
步幅 –旋转内核的步幅。可以是单个数字或元组(sT, sH, sW)。默认值：1
填充 – dilation * (kernel_size - 1) - padding零填充将添加到输入中每个尺寸的两侧。可以是单个数字或元组(padT, padH, padW)。默认值：0
output_padding –在输出形状的每个尺寸的一侧添加了附加尺寸。可以是单个数字或元组(out_padT, out_padH, out_padW)。默认值：0
groups – split input into groups, should be divisible by the number of groups. Default: 1
dilation – the spacing between kernel elements. Can be a single number or a tuple <cite>(dT, dH, dW)</cite>. Default: 1

Examples:

>>> inputs = torch.randn(20, 16, 50, 10, 20)
>>> weights = torch.randn(16, 33, 3, 3, 3)
>>> F.conv_transpose3d(inputs, weights)

展开

torch.nn.functional.unfold(input, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)¶

从批处理输入张量中提取滑动局部块。

警告

当前，仅支持 4D 输入张量(像图像一样的批状张量）。

Warning

展开张量中的一个以上元素可以引用单个存储位置。结果，就地操作(尤其是矢量化的操作）可能会导致错误的行为。如果您需要写张量，请先克隆它。

折

torch.nn.functional.fold(input, output_size, kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)¶

将一系列滑动局部块组合成一个大型的张量。

Warning

当前，仅支持 4D 输出张量(像图像一样的批状张量）。

池化功能

avg_pool1d

torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维平均池。

Parameters

input – input tensor of shape
kernel_size –窗口的大小。可以是单个数字或元组<cite>(kW，）</cite>
步幅 –窗口的步幅。可以是单个数字或元组<cite>(sW，）</cite>。默认值：kernel_size
填充 –输入两侧的隐式零填充。可以是单个数字或元组<cite>(padW，）</cite>。默认值：0
ceil_mode –为 True 时，将使用 <cite>ceil</cite> 代替 <cite>floor</cite> 计算输出形状。默认值：False
count_include_pad –为 True 时，将在平均计算中包括零填充。默认值：True

Examples:

>>> # pool of square window of size=3, stride=2
>>> input = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]], dtype=torch.float32)
>>> F.avg_pool1d(input, kernel_size=3, stride=2)
tensor([[[ 2.,  4.,  6.]]])

avg_pool2d

torch.nn.functional.avg_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None) → Tensor¶

以步长步长在区域中应用 2D 平均合并操作。输出要素的数量等于输入平面的数量。

Parameters

输入 –输入张量
kernel_size –池区域的大小。可以是单个数字或元组<cite>(kH，kW）</cite>
跨度 –合并操作的跨度。可以是单个数字或元组<cite>(sH，sW）</cite>。默认值：kernel_size
填充 –输入两侧的隐式零填充。可以是单个数字或元组<cite>(padH，padW）</cite>。默认值：0
ceil_mode –为 True 时，将在公式中使用 <cite>ceil</cite> 而不是 <cite>floor</cite> 计算输出形状。默认值：False
count_include_pad – when True, will include the zero-padding in the averaging calculation. Default: True
divisor_override –如果指定，它将用作除数，否则将使用池化区域的大小。默认值：无

avg_pool3d

torch.nn.functional.avg_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None) → Tensor¶

以步长步长在区域中应用 3D 平均合并操作。输出特征的数量等于。

Parameters

输入 –输入张量
kernel_size –池区域的大小。可以是单个数字或元组<cite>(kT，kH，kW）</cite>
跨度 –合并操作的跨度。可以是单个数字或元组<cite>(sT，sH，sW）</cite>。默认值：kernel_size
填充 –输入两侧的隐式零填充。可以是单个数字或元组<cite>(padT，padH，padW）</cite>，默认值：0
ceil_mode –为 True 时，将在公式中使用 <cite>ceil</cite> 代替 <cite>floor</cite> 来计算输出形状
count_include_pad –为 True 时，将在平均计算中包括零填充
divisor_override – if specified, it will be used as divisor, otherwise size of the pooling region will be used. Default: None

max_pool1d

torch.nn.functional.max_pool1d(*args, **kwargs)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维最大池化。

max_pool2d

torch.nn.functional.max_pool2d(*args, **kwargs)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 最大合并。

max_pool3d

torch.nn.functional.max_pool3d(*args, **kwargs)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 3D 最大池化。

max_unpool1d

torch.nn.functional.max_unpool1d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None)¶

计算MaxPool1d的部分逆。

max_unpool2d

torch.nn.functional.max_unpool2d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None)¶

计算MaxPool2d的部分逆。

max_unpool3d

torch.nn.functional.max_unpool3d(input, indices, kernel_size, stride=None, padding=0, output_size=None)¶

计算MaxPool3d的部分逆。

lp_pool1d

torch.nn.functional.lp_pool1d(input, norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维功率平均池。如果 <cite>p</cite> 的所有输入的总和为零，则梯度也设置为零。

lp_pool2d

torch.nn.functional.lp_pool2d(input, norm_type, kernel_size, stride=None, ceil_mode=False)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 功率平均池。如果 <cite>p</cite> 的所有输入的总和为零，则梯度也设置为零。

adaptive_max_pool1d

torch.nn.functional.adaptive_max_pool1d(*args, **kwargs)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维自适应最大池化。

Parameters

output_size –目标输出大小(单个整数）
return_indices –是否返回池索引。默认值：False

adaptive_max_pool2d

torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(*args, **kwargs)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 自适应最大池化。

Parameters

output_size –目标输出大小(单整数或双整数元组）
return_indices – whether to return pooling indices. Default: False

adaptive_max_pool3d

torch.nn.functional.adaptive_max_pool3d(*args, **kwargs)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 3D 自适应最大池化。

Parameters

output_size –目标输出大小(单整数或三整数元组）
return_indices – whether to return pooling indices. Default: False

adaptive_avg_pool1d

torch.nn.functional.adaptive_avg_pool1d(input, output_size) → Tensor¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用一维自适应平均池。

Parameters

output_size – the target output size (single integer)

adaptive_avg_pool2d

torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 2D 自适应平均池。

Parameters

output_size – the target output size (single integer or double-integer tuple)

adaptive_avg_pool3d

torch.nn.functional.adaptive_avg_pool3d(input, output_size)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用 3D 自适应平均池。

Parameters

output_size – the target output size (single integer or triple-integer tuple)

非线性激活功能

阈

torch.nn.functional.threshold(input, threshold, value, inplace=False)¶

设置输入张量的每个元素的阈值。

torch.nn.functional.threshold_(input, threshold, value) → Tensor¶

threshold() 的就地版本。

露露

torch.nn.functional.relu(input, inplace=False) → Tensor¶

torch.nn.functional.relu_(input) → Tensor¶

relu() 的就地版本。

Hardtanh

torch.nn.functional.hardtanh(input, min_val=-1., max_val=1., inplace=False) → Tensor¶

torch.nn.functional.hardtanh_(input, min_val=-1., max_val=1.) → Tensor¶

hardtanh() 的就地版本。

relu6

torch.nn.functional.relu6(input, inplace=False) → Tensor¶

应用逐元素函数。

lu

torch.nn.functional.elu(input, alpha=1.0, inplace=False)¶

按元素应用。

torch.nn.functional.elu_(input, alpha=1.) → Tensor¶

elu() 的就地版本。

塞卢

torch.nn.functional.selu(input, inplace=False) → Tensor¶

将与和逐元素应用。

塞卢

torch.nn.functional.celu(input, alpha=1., inplace=False) → Tensor¶

按元素应用。

leaky_relu

torch.nn.functional.leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False) → Tensor¶

按元素应用

torch.nn.functional.leaky_relu_(input, negative_slope=0.01) → Tensor¶

leaky_relu() 的就地版本。

前路

torch.nn.functional.prelu(input, weight) → Tensor¶

逐个应用功能，其中权重是可学习的参数。

雷雷鲁

torch.nn.functional.rrelu(input, lower=1./8, upper=1./3, training=False, inplace=False) → Tensor¶

随机泄漏的 ReLU。

torch.nn.functional.rrelu_(input, lower=1./8, upper=1./3, training=False) → Tensor¶

rrelu() 的就地版本。

谷氨酸

torch.nn.functional.glu(input, dim=-1) → Tensor¶

门控线性单元。计算：

其中<cite>输入</cite>沿<cite>暗淡</cite>分成两半，形成 <cite>a</cite> 和 <cite>b</cite> ，是 S 型函数，是矩阵之间的按元素乘积。

请参阅带门控卷积网络的语言建模。

Parameters

输入 (tensor)–输入张量
暗淡的 (python：int )–分割输入的维度。默认值：-1

格鲁

torch.nn.functional.gelu(input) → Tensor¶

逐元素应用功能

其中是高斯分布的累积分布函数。

请参见高斯误差线性单位(GELU）。

对数乙状结肠

torch.nn.functional.logsigmoid(input) → Tensor¶

按元素应用

有关更多详细信息，请参见 LogSigmoid 。

硬缩

torch.nn.functional.hardshrink(input, lambd=0.5) → Tensor¶

逐个应用硬收缩功能

有关更多详细信息，请参见 Hardshrink 。

tanhshrink

torch.nn.functional.tanhshrink(input) → Tensor¶

按元素应用

有关更多详细信息，请参见 Tanhshrink 。

软签

torch.nn.functional.softsign(input) → Tensor¶

按元素应用功能

有关更多详细信息，请参见 Softsign 。

软加

torch.nn.functional.softplus(input, beta=1, threshold=20) → Tensor¶

软敏

torch.nn.functional.softmin(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)¶

应用 softmin 函数。

注意。有关数学公式，请参见 softmax 定义。

有关更多详细信息，请参见 Softmin 。

Parameters

输入 (tensor)–输入
dim (python：int )–将计算 softmin 的维度(因此，沿着 dim 的每个切片的总和为 1）。
dtype (torch.dtype，可选）–返回张量的所需数据类型。如果指定，则在执行操作之前将输入张量转换为dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值：无。

软最大

torch.nn.functional.softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)¶

应用 softmax 函数。

Softmax 定义为：

它将沿着暗淡应用于所有切片，并将对其进行重新缩放，以使元素位于 <cite>[0，1]</cite> 范围内，总和为 1。

有关更多详细信息，请参见 Softmax 。

Parameters

input (Tensor) – input
暗淡的 (python：int )–将沿着其计算 softmax 的尺寸。
dtype (torch.dtype, optional) – the desired data type of returned tensor. If specified, the input tensor is casted to dtype before the operation is performed. This is useful for preventing data type overflows. Default: None.

Note

此函数不能直接与 NLLLoss 一起使用，后者希望 Log 是在 Softmax 及其自身之间计算的。请改用 log_softmax(速度更快，并且具有更好的数值属性）。

软缩

torch.nn.functional.softshrink(input, lambd=0.5) → Tensor¶

逐个应用软收缩功能

有关更多详细信息，请参见 Softshrink 。

gumbel_softmax

torch.nn.functional.gumbel_softmax(logits, tau=1, hard=False, eps=1e-10, dim=-1)¶

来自 Gumbel-Softmax 分布的样本，并且可以离散化。

Parameters

logits – <cite>[…，num_features]</cite> 未标准化的日志概率
tau –非负标量温度
硬性 –如果True，返回的样本将被离散为一热向量，但将被区分为好像是 autograd 中的软样本
暗淡的 (python：int )–将沿着其计算 softmax 的尺寸。默认值：-1。

退货

Gumbel-Softmax 分布中与<cite>形状相同的采样张量对数为</cite>。如果hard=True，则返回的样本将是一个热点，否则它们将是在 <cite>dim</cite> 上总计为 1 的概率分布。

Note

此函数是出于遗留原因而存在，将来可能会从 nn.Functional 中删除。

Note

<cite>硬性</cite>的主要技巧是执行 <cite>y_hard-y_soft.detach(）+ y_soft</cite>

它实现了两件事：-使输出值恰好为一热(因为我们先加然后减去 y_soft 值）-使梯度等于 y_soft 梯度(因为我们剥离所有其他梯度）

Examples::
>>> logits = torch.randn(20, 32)
>>> # Sample soft categorical using reparametrization trick:
>>> F.gumbel_softmax(logits, tau=1, hard=False)
>>> # Sample hard categorical using "Straight-through" trick:
>>> F.gumbel_softmax(logits, tau=1, hard=True)

log_softmax

torch.nn.functional.log_softmax(input, dim=None, _stacklevel=3, dtype=None)¶

应用 softmax，后跟对数。

虽然在数学上等效于 log(softmax(x）），但是分别执行这两个操作比较慢，并且在数值上不稳定。此函数使用替代公式来正确计算输出和渐变。

有关更多详细信息，请参见 LogSoftmax 。

Parameters

input (Tensor) – input
暗淡的 (python：int )–将沿 log_softmax 计算的维。
dtype (torch.dtype, optional) – the desired data type of returned tensor. If specified, the input tensor is casted to dtype before the operation is performed. This is useful for preventing data type overflows. Default: None.

谭

torch.nn.functional.tanh(input) → Tensor¶

按元素应用

乙状结肠

torch.nn.functional.sigmoid(input) → Tensor¶

应用逐元素函数

归一化功能

batch_norm

torch.nn.functional.batch_norm(input, running_mean, running_var, weight=None, bias=None, training=False, momentum=0.1, eps=1e-05)¶

对一批数据中的每个通道应用批标准化。

instance_norm

torch.nn.functional.instance_norm(input, running_mean=None, running_var=None, weight=None, bias=None, use_input_stats=True, momentum=0.1, eps=1e-05)¶

批量对每个数据样本中的每个通道应用实例归一化。

layer_norm

torch.nn.functional.layer_norm(input, normalized_shape, weight=None, bias=None, eps=1e-05)¶

将图层归一化应用于最后一定数量的尺寸。

local_response_norm

torch.nn.functional.local_response_norm(input, size, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)¶

在由多个输入平面组成的输入信号上应用本地响应归一化，其中通道占据第二维。跨通道应用标准化。

归一化

torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)¶

对指定尺寸的输入执行归一化。

对于大小为的张量input，沿维度dim的每个-元素矢量都将转换为

使用默认参数时，它将沿向量的矢量使用欧几里得范数进行归一化。

Parameters

输入 –任何形状的输入张量
p (python：float )–规范制定中的指数值。默认值：2
暗淡的 (python：int )–缩小的尺寸。默认值：1
eps (python：float )–避免被零除的较小值。默认值：1e-12
输出 (tensor ，可选）–输出张量。如果使用out，则此操作将不可区分。

线性功能

线性的

torch.nn.functional.linear(input, weight, bias=None)¶

对输入数据应用线性变换：。

形状：

输入：其中 <cite&*</cite& 表示任意数量的附加尺寸

- 重量：

- 偏差：

- 输出：

双线性

torch.nn.functional.bilinear(input1, input2, weight, bias=None)¶

对输入数据应用双线性变换：

Shape:

输入 1：，其中和表示任意数量的附加尺寸。除了最后输入的维度外，其他所有维度均应相同。

- 输入 2：，其中

- 重量：

- 偏倚：

- 输出：，其中和除最后一个尺寸外的所有尺寸都与输入相同。

辍学功能

退出

torch.nn.functional.dropout(input, p=0.5, training=True, inplace=False)¶

在训练期间，使用伯努利分布的样本以概率p将输入张量的某些元素随机归零。

有关详细信息，请参见 Dropout 。

Parameters

p –元素归零的概率。默认值：0.5
训练 –如果为True，则申请辍学。默认值：True
就地 –如果设置为True，将就地执行此操作。默认值：False

alpha_dropout

torch.nn.functional.alpha_dropout(input, p=0.5, training=False, inplace=False)¶

将 Alpha 滤除应用于输入。

dropout2d

torch.nn.functional.dropout2d(input, p=0.5, training=True, inplace=False)¶

将所有通道随机调零(通道是 2D 特征图，例如，批处理输入中第个样本的第个通道是 2D 张量）。使用伯努利分布中的样本，每个信道将在每次前向呼叫中以概率p独立清零。

Parameters

p –信道归零的概率。默认值：0.5
training – apply dropout if is True. Default: True
inplace – If set to True, will do this operation in-place. Default: False

dropout3d

torch.nn.functional.dropout3d(input, p=0.5, training=True, inplace=False)¶

将所有通道随机调零(通道是 3D 特征图，例如，批处理输入中第个样本的第个通道是 3D 张量）。使用伯努利分布中的样本，每个信道将在每次前向呼叫中以概率p独立清零。

Parameters

p – probability of a channel to be zeroed. Default: 0.5
training – apply dropout if is True. Default: True
inplace – If set to True, will do this operation in-place. Default: False

稀疏功能

嵌入

torch.nn.functional.embedding(input, weight, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False)¶

一个简单的查找表，用于以固定的字典和大小查找嵌入。

该模块通常用于使用索引检索单词嵌入。模块的输入是索引列表和嵌入矩阵，而输出是相应的词嵌入。

Parameters

输入 (LongTensor )–包含嵌入矩阵的索引的张量
权重 (tensor)–行数等于最大可能索引+ 1，并且行数等于嵌入大小的嵌入矩阵
padding_idx (python：int ，可选）–如果给定，则在padding_idx处嵌入输出以填充输出(初始化为零）。
max_norm (python：float ，可选）–如果给定，则范数大于max_norm的每个嵌入向量都将重新规范化为具有规范max_norm。注意：这将就地修改weight。
norm_type (python：float ，可选）–为max_norm选项计算的 p 范数的 p。默认值2。
scale_grad_by_freq (布尔值 ，可选））–如果给定，则将按照最小批量。默认值False。
稀疏 (bool ，可选）–如果True，则梯度 w.r.t. weight将是一个稀疏张量。有关稀疏梯度的更多详细信息，请参见 torch.nn.Embedding 下的注释。

Shape:

输入：包含要提取的索引的任意形状的 LongTensor

Weight: Embedding matrix of floating point type with shape (V, embedding_dim),

其中 V =最大索引+ 1，embedding_dim =嵌入大小

输出：<cite>(，embedding_dim）</cite>，其中 <cite></cite> 是输入形状

Examples:

>>> # a batch of 2 samples of 4 indices each
>>> input = torch.tensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])
>>> # an embedding matrix containing 10 tensors of size 3
>>> embedding_matrix = torch.rand(10, 3)
>>> F.embedding(input, embedding_matrix)
tensor([[[ 0.8490,  0.9625,  0.6753],
         [ 0.9666,  0.7761,  0.6108],
         [ 0.6246,  0.9751,  0.3618],
         [ 0.4161,  0.2419,  0.7383]],


        [[ 0.6246,  0.9751,  0.3618],
         [ 0.0237,  0.7794,  0.0528],
         [ 0.9666,  0.7761,  0.6108],
         [ 0.3385,  0.8612,  0.1867]]])


>>> # example with padding_idx
>>> weights = torch.rand(10, 3)
>>> weights[0, :].zero_()
>>> embedding_matrix = weights
>>> input = torch.tensor([[0,2,0,5]])
>>> F.embedding(input, embedding_matrix, padding_idx=0)
tensor([[[ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.5609,  0.5384,  0.8720],
         [ 0.0000,  0.0000,  0.0000],
         [ 0.6262,  0.2438,  0.7471]]])

embedding_bag

torch.nn.functional.embedding_bag(input, weight, offsets=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, mode='mean', sparse=False, per_sample_weights=None)¶

在不实例化中间嵌入的情况下，计算嵌入的<cite>袋</cite>的总和，平均值或最大值。

Note

当使用 CUDA 后端时，此操作可能会在其向后传递中引起不确定的行为，这种行为很难关闭。有关背景，请参见重现性的注释。

Parameters

输入 (LongTensor )–将包含索引袋的张量放入嵌入矩阵
weight (Tensor) – The embedding matrix with number of rows equal to the maximum possible index + 1, and number of columns equal to the embedding size
偏移量 (LongTensor ，可选）–仅在input为 1D 时使用。 offsets确定input中每个袋子(序列）的起始索引位置。
max_norm (python:float__, optional) – If given, each embedding vector with norm larger than max_norm is renormalized to have norm max_norm. Note: this will modify weight in-place.
norm_type (python：float ，可选）– p -norm 中的p用于计算max_norm ] 选项。默认2。
scale_grad_by_freq (布尔，可选）–如果指定，则将按比例缩小坡度中单词的频率批量。默认值False。注意：mode="max"时不支持此选项。
模式(字符串 ，可选）– "sum"，"mean"或"max"。指定减少袋子的方式。默认值："mean"
稀疏 (bool ，可选）–如果True，则梯度为 w.r.t.。 weight将是一个稀疏张量。注意：mode="max"时不支持此选项。
per_sample_weights (tensor ，可选）–浮点/双权重的张量，或无表示所有值权重应取为 1。如果指定，则per_sample_weights的形状必须与输入的形状完全相同，并且如果不是[None]，则将其视为具有相同的offsets。

Shape:

input(LongTensor）和offsets(LongTensor，可选）

* 如果`input`是形状为<cite&(B，N）</cite&的二维，它将被视为`B`袋(序列），每个袋子的长度都是固定长度`N`，这将返回`B`值的汇总值取决于`mode`。在这种情况下，`offsets`被忽略，必须为`None`。 * 如果`input`是形状为<cite&(N）</cite&的 1D，它将被视为多个包(序列）的串联。 `offsets`必须是一维张量，其中包含`input`中每个包的起始索引位置。因此，对于形状为<cite&(B）</cite&的`offsets`，`input`将被视为具有`B`袋。空袋子(即长度为 0 的袋子）将返回由零填充的向量。

- weight(张量）：形状为<cite&的模块的可学习权重(num_embeddings，embedding_dim）</cite&

- per_sample_weights(张量，可选）。具有与input相同的形状。

- output：形状为<cite&的汇总嵌入值(B，embedding_dim）</cite&

Examples:

>>> # an Embedding module containing 10 tensors of size 3
>>> embedding_matrix = torch.rand(10, 3)
>>> # a batch of 2 samples of 4 indices each
>>> input = torch.tensor([1,2,4,5,4,3,2,9])
>>> offsets = torch.tensor([0,4])
>>> F.embedding_bag(embedding_matrix, input, offsets)
tensor([[ 0.3397,  0.3552,  0.5545],
        [ 0.5893,  0.4386,  0.5882]])

one_hot

torch.nn.functional.one_hot(tensor, num_classes=-1) → LongTensor¶

接受具有形状为(*)的索引值的 LongTensor，并返回形状为(*, num_classes)的张量，该张量在所有地方都为零，除非最后一个维度的索引与输入张量的对应值匹配，在这种情况下它将为 1。

另请参阅维基百科上的热门。

Parameters

张量 (LongTensor )–任何形状的类值。
num_classes (python：int )–类的总数。如果设置为-1，则将类数推断为比输入张量中的最大类值大一。

Returns

LongTensor 具有一个维度，在输入指示的最后维度的索引处具有 1 个值，在其他地方均为 0。

例子

>>> F.one_hot(torch.arange(0, 5) % 3)
tensor([[1, 0, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 1],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 0]])
>>> F.one_hot(torch.arange(0, 5) % 3, num_classes=5)
tensor([[1, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 1, 0, 0],
        [1, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0]])
>>> F.one_hot(torch.arange(0, 6).view(3,2) % 3)
tensor([[[1, 0, 0],
         [0, 1, 0]],
        [[0, 0, 1],
         [1, 0, 0]],
        [[0, 1, 0],
         [0, 0, 1]]])

距离功能

pairwise_distance

torch.nn.functional.pairwise_distance(x1, x2, p=2.0, eps=1e-06, keepdim=False)¶

余弦相似度

torch.nn.functional.cosine_similarity(x1, x2, dim=1, eps=1e-8) → Tensor¶

返回沿 dim 计算的 x1 和 x2 之间的余弦相似度。

Parameters

x1 (tensor)–第一个输入。
x2 (tensor)–第二个输入(大小匹配 x1）。
昏暗的 (python：int ，可选）–向量的尺寸。默认值：1
eps (python：float ，可选）–避免被零除的小值。默认值：1e-8

Shape:

输入：其中 D 在位置<cite>变暗</cite>处。
输出：其中 1 处于位置<cite>暗淡</cite>。

例：

>>> input1 = torch.randn(100, 128)
>>> input2 = torch.randn(100, 128)
>>> output = F.cosine_similarity(input1, input2)
>>> print(output)

pdist

torch.nn.functional.pdist(input, p=2) → Tensor¶

计算输入中每对行向量之间的 p 范数距离。这与 <cite>torch.norm(input [:, None]-input，dim = 2，p = p）</cite>的对角线之外的上三角部分相同。如果行是连续的，此功能将更快。

如果输入的形状为，则输出的形状为。

如果，则此函数等效于 <cite>scipy.spatial.distance.pdist(input，'minkowski'，p = p）</cite>。当等于 <cite>scipy.spatial.distance.pdist(input，'hamming'）* M</cite> 。当时，最接近的 scipy 函数是 <cite>scipy.spatial.distance.pdist(xn，lambda x，y：np.abs(x-y）.max(））</cite>。

Parameters

输入-形状为的输入张量。
p -p 范数距离的 p 值，以计算每个向量对之间的距离。

损失函数

binary_cross_entropy

torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')¶

测量目标和输出之间的二进制交叉熵的函数。

Parameters

输入 –任意形状的张量
目标 –与输入形状相同的张量
重量 (tensor ，可选）–手动调整重量(如果重复以匹配输入张量形状）
size_average (布尔，可选）–已弃用(请参见reduction）。默认情况下，损失是批次中每个损失元素的平均数。请注意，对于某些损失，每个样本有多个元素。如果将字段size_average设置为False，则每个小批量的损失总和。当 reduce 为False时将被忽略。默认值：True
还原(布尔，可选）–已弃用(请参阅reduction）。默认情况下，取决于size_average，对每个小批量的观测值求平均或求和。当reduce为False时，返回每批元素损失，并忽略size_average。默认值：True
缩减(字符串 ，可选）–指定要应用于输出的缩减：'none' | 'mean' | 'sum'。 'none'：不应用任何减少量； 'mean'：输出的总和除以输出中元素的数量； 'sum'：将对输出求和。注意：size_average和reduce正在淘汰中，与此同时，指定这两个 args 中的任何一个将覆盖reduction。默认值：'mean'

Examples:

>>> input = torch.randn((3, 2), requires_grad=True)
>>> target = torch.rand((3, 2), requires_grad=False)
>>> loss = F.binary_cross_entropy(F.sigmoid(input), target)
>>> loss.backward()

binary_cross_entropy_with_logits

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None)¶

测量目标和输出对数之间的二进制交叉熵的函数。

有关详细信息，请参见 BCEWithLogitsLoss 。

Parameters

input – Tensor of arbitrary shape
target – Tensor of the same shape as input
weight (*Tensor*, optional) – a manual rescaling weight if provided it's repeated to match input tensor shape
size_average (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. Note that for some losses, there multiple elements per sample. If the field size_average is set to False, the losses are instead summed for each minibatch. Ignored when reduce is False. Default: True
reduce (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged or summed over observations for each minibatch depending on size_average. When reduce is False, returns a loss per batch element instead and ignores size_average. Default: True
reduction (string__, optional) – Specifies the reduction to apply to the output: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': no reduction will be applied, 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output, 'sum': the output will be summed. Note: size_average and reduce are in the process of being deprecated, and in the meantime, specifying either of those two args will override reduction. Default: 'mean'
pos_weight (tensor ，可选）–正例的权重。必须是长度等于类数的向量。

Examples:

>>> input = torch.randn(3, requires_grad=True)
>>> target = torch.empty(3).random_(2)
>>> loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target)
>>> loss.backward()

poisson_nll_loss

torch.nn.functional.poisson_nll_loss(input, target, log_input=True, full=False, size_average=None, eps=1e-08, reduce=None, reduction='mean')¶

泊松负对数似然损失。

Parameters

输入 –基本泊松分布的期望。
目标-随机样本。
log_input –如果将True的损失计算为，如果将False的损失计算为。默认值：True
full –是否计算全部损耗，即。 e。添加斯特林近似项。默认值：False 。
size_average (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. Note that for some losses, there multiple elements per sample. If the field size_average is set to False, the losses are instead summed for each minibatch. Ignored when reduce is False. Default: True
eps (python：float ，可选）–较小的值，以避免在log_input=False时评估。默认值：1e-8
reduce (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged or summed over observations for each minibatch depending on size_average. When reduce is False, returns a loss per batch element instead and ignores size_average. Default: True
reduction (string__, optional) – Specifies the reduction to apply to the output: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': no reduction will be applied, 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output, 'sum': the output will be summed. Note: size_average and reduce are in the process of being deprecated, and in the meantime, specifying either of those two args will override reduction. Default: 'mean'

cosine_embedding_loss

torch.nn.functional.cosine_embedding_loss(input1, input2, target, margin=0, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

交叉熵

torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')¶

该标准将 <cite>log_softmax</cite> 和 <cite>nll_loss</cite> 合并在一个函数中。

Parameters

输入 (tensor)– 其中 <cite>C =类别损失</cite>或，如果出现 2D 损失，或[ 在 K 维丢失的情况下。
目标 (tensor)– ，其中每个值是，或，其中对于 K 维损耗。
重量 (tensor ，可选）–为每个类别提供手动缩放比例的重量。如果给定，则其张量必须为 <cite>C</cite>
size_average (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. Note that for some losses, there multiple elements per sample. If the field size_average is set to False, the losses are instead summed for each minibatch. Ignored when reduce is False. Default: True
ignore_index (python：int ，可选）–指定目标值，该目标值将被忽略并且不会对输入梯度产生影响。当size_average为True时，损耗是在不可忽略的目标上平均的。默认值：-100
reduce (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged or summed over observations for each minibatch depending on size_average. When reduce is False, returns a loss per batch element instead and ignores size_average. Default: True
reduction (string__, optional) – Specifies the reduction to apply to the output: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': no reduction will be applied, 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output, 'sum': the output will be summed. Note: size_average and reduce are in the process of being deprecated, and in the meantime, specifying either of those two args will override reduction. Default: 'mean'

Examples:

>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64)
>>> loss = F.cross_entropy(input, target)
>>> loss.backward()

ctc_loss

torch.nn.functional.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths, blank=0, reduction='mean', zero_infinity=False)¶

连接主义者的时间分类损失。

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

Parameters

log_probs – ，其中 <cite>C =字母字符数，包括空白</cite>， <cite>T =输入长度</cite>，和 <cite>N =批处理大小</cite> 。输出的对数概率(例如，使用 torch.nn.functional.log_softmax() 获得的概率）。
目标为 – 或<cite>(sum(target_lengths））</cite>。目标不能为空。在第二种形式中，假定目标是串联的。
input_lengths – 。输入的长度(每个必须为）
target_lengths – 。目标长度
空白 (python：int ，可选）–空白标签。默认值。
缩减(字符串 ，可选）–指定要应用于输出的缩减：'none' | 'mean' | 'sum'。 'none'：不应用减少量，'mean'：将输出损失除以目标长度，然后取批次的平均值，'sum'：将输出相加。默认值：'mean'
zero_infinity (bool ，可选）–是否将无限大损失和相关的梯度归零。默认值：False无限损失主要发生在输入太短而无法与目标对齐时。

Example:

>>> log_probs = torch.randn(50, 16, 20).log_softmax(2).detach().requires_grad_()
>>> targets = torch.randint(1, 20, (16, 30), dtype=torch.long)
>>> input_lengths = torch.full((16,), 50, dtype=torch.long)
>>> target_lengths = torch.randint(10,30,(16,), dtype=torch.long)
>>> loss = F.ctc_loss(log_probs, targets, input_lengths, target_lengths)
>>> loss.backward()

铰链嵌入损耗

torch.nn.functional.hinge_embedding_loss(input, target, margin=1.0, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

kl_div

torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')¶

Kullback-Leibler 散度损失。

Parameters

input – Tensor of arbitrary shape
target – Tensor of the same shape as input
size_average (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. Note that for some losses, there multiple elements per sample. If the field size_average is set to False, the losses are instead summed for each minibatch. Ignored when reduce is False. Default: True
reduce (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged or summed over observations for each minibatch depending on size_average. When reduce is False, returns a loss per batch element instead and ignores size_average. Default: True
缩减(字符串 ，可选）–指定要应用于输出的缩减：'none' | 'batchmean' | 'sum' | 'mean'。 'none'：不应用缩减项'batchmean'：输出的总和除以批处理大小'sum'：输出的总和'mean'：输出除以输出中的元素数默认值：'mean'

Note

size_average和reduce正在弃用的过程中，与此同时，指定这两个 args 中的任何一个将覆盖reduction。

Note

：attr：reduction = 'mean'不返回真实的 kl 散度值，请使用：attr：reduction = 'batchmean'，该值与 KL 数学定义一致。在下一个主要版本中，'mean'将更改为与“ batchmean”相同的名称。

l1_ 损失

torch.nn.functional.l1_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

取平均逐元素绝对值差的函数。

mse_loss

torch.nn.functional.mse_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

测量按元素的均方误差。

margin_ranking_loss

torch.nn.functional.margin_ranking_loss(input1, input2, target, margin=0, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

multilabel_margin_loss

torch.nn.functional.multilabel_margin_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

multilabel_soft_margin_loss

torch.nn.functional.multilabel_soft_margin_loss(input, target, weight=None, size_average=None) → Tensor¶

multi_margin_loss

torch.nn.functional.multi_margin_loss(input, target, p=1, margin=1.0, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')¶
multi_margin_loss(input, target, p=1, margin=1, weight=None, size_average=None,

reduce = None，reduction ='mean'）->张量

nll_loss

torch.nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')¶

负对数似然损失。

Parameters

输入 – ，其中 <cite>C =二维损失时的类数</cite>或，或，如果发生 K 维损失则为。
目标 – ，其中每个值为，或，其中用于 K 维损耗。
weight (*Tensor*, optional) – a manual rescaling weight given to each class. If given, has to be a Tensor of size <cite>C</cite>
size_average (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged over each loss element in the batch. Note that for some losses, there multiple elements per sample. If the field size_average is set to False, the losses are instead summed for each minibatch. Ignored when reduce is False. Default: True
ignore_index (python:int__, optional) – Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. When size_average is True, the loss is averaged over non-ignored targets. Default: -100
reduce (bool__, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the losses are averaged or summed over observations for each minibatch depending on size_average. When reduce is False, returns a loss per batch element instead and ignores size_average. Default: True
reduction (string__, optional) – Specifies the reduction to apply to the output: 'none' | 'mean' | 'sum'. 'none': no reduction will be applied, 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output, 'sum': the output will be summed. Note: size_average and reduce are in the process of being deprecated, and in the meantime, specifying either of those two args will override reduction. Default: 'mean'

Example:

>>> # input is of size N x C = 3 x 5
>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> # each element in target has to have 0 <= value < C
>>> target = torch.tensor([1, 0, 4])
>>> output = F.nll_loss(F.log_softmax(input), target)
>>> output.backward()

smooth_l1_loss

torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')¶

如果逐个元素的绝对误差低于 1，则使用平方项的函数，否则使用 L1 项。

soft_margin_loss

torch.nn.functional.soft_margin_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') → Tensor¶

Triplet_margin_loss

torch.nn.functional.triplet_margin_loss(anchor, positive, negative, margin=1.0, p=2, eps=1e-06, swap=False, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')¶

视觉功能

pixel_shuffle

torch.nn.functional.pixel_shuffle()¶

将形状为的张量中的元素重新排列为形状为的张量中的元素。

Parameters

输入 (tensor)–输入张量
upscale_factor (python：int )–通过提高空间分辨率的因子

Examples:

>>> input = torch.randn(1, 9, 4, 4)
>>> output = torch.nn.functional.pixel_shuffle(input, 3)
>>> print(output.size())
torch.Size([1, 1, 12, 12])

垫

torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)¶

填充张量。

Padding size:

从最后一个尺寸开始，往前介绍填充input某些尺寸的填充尺寸。将填充input的尺寸。例如，要仅填充输入张量的最后一个维度，则 pad 的形式为；填充输入张量的最后两个维度，然后使用；要填充最后 3 个尺寸，请使用。

Padding mode:

恒定填充用于任意尺寸。复制填充用于填充 5D 输入张量的最后 3 个维度，4D 输入张量的最后 2 个维度或 3D 输入张量的最后一个维度。反射填充仅用于填充 4D 输入张量的最后 2 个维度或 3D 输入张量的最后一个维度。

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

Parameters

输入 (tensor)– N 维张量
填充(元组）– m 元素元组，其中输入尺寸和是偶数。
模式 – 'constant'，'reflect'，'replicate'或'circular'。默认值：'constant'
值 – 'constant'填充的填充值。默认值：0

Examples:

>>> t4d = torch.empty(3, 3, 4, 2)
>>> p1d = (1, 1) # pad last dim by 1 on each side
>>> out = F.pad(t4d, p1d, "constant", 0)  # effectively zero padding
>>> print(out.data.size())
torch.Size([3, 3, 4, 4])
>>> p2d = (1, 1, 2, 2) # pad last dim by (1, 1) and 2nd to last by (2, 2)
>>> out = F.pad(t4d, p2d, "constant", 0)
>>> print(out.data.size())
torch.Size([3, 3, 8, 4])
>>> t4d = torch.empty(3, 3, 4, 2)
>>> p3d = (0, 1, 2, 1, 3, 3) # pad by (0, 1), (2, 1), and (3, 3)
>>> out = F.pad(t4d, p3d, "constant", 0)
>>> print(out.data.size())
torch.Size([3, 9, 7, 3])

插

torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)¶

向下/向上采样输入给定size或给定scale_factor的输入

用于插值的算法由mode确定。

当前支持时间，空间和体积采样，即，预期输入的形状为 3-D，4-D 或 5-D。

输入尺寸以以下形式解释：<cite>微型批处理 x 通道 x [可选深度] x [可选高度] x 宽度</cite>。

可用于调整大小的模式为：<cite>最接近</cite>，<cite>线性</cite>(仅 3D），<cite>双线性</cite>，<cite>双三次</cite>(仅 4D），[ <cite>三线性</cite>(仅限 5D），<cite>区域</cite>

Parameters

input (Tensor) – the input tensor
大小 (python：int 或元组 [ python：int ]或元组 [ python：int ， python：int ]或元组 [ python：int ， python：int ， python：int ] )–输出空间大小。
scale_factor (python：float 或元组 [ python：float ] )–空间大小的乘数。如果是元组，则必须匹配输入大小。
模式 (str )–用于上采样的算法：'nearest' | 'linear' | 'bilinear' | 'bicubic' | 'trilinear' | 'area'。默认值：'nearest'
align_corners (布尔，可选）–在几何上，我们将输入和输出的像素视为正方形而不是点。如果设置为True，则输入和输出张量将按其角点像素的中心对齐，并保留角点像素处的值。如果设置为False，则输入和输出张量按其角点像素的角点对齐，并且插值对边界值使用边缘值填充，从而使此操作独立于输入 scale_factor保持相同时的尺寸。仅当mode为'linear'，'bilinear'，'bicubic'或'trilinear'时才有效。默认值：False

Note

使用mode='bicubic'可能会导致过冲，换句话说，它可能会产生负值或大于 255 的图像值。如果要减少显示图像时的过冲，请明确调用result.clamp(min=0, max=255)。

Warning

使用align_corners = True时，线性插值模式(<cite>线性</cite>，<cite>双线性</cite>和<cite>三线性</cite>）不会按比例对齐输出像素和输入像素，因此输出值可以取决于输入大小。这是这些模式(0.3.1 版之前）的默认行为。从那时起，默认行为是align_corners = False。

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

上采样

torch.nn.functional.upsample(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)¶

将输入上采样到给定的size或给定的scale_factor

Warning

不推荐使用此功能，而推荐使用 torch.nn.functional.interpolate() 。与nn.functional.interpolate(...)等效。

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

用于上采样的算法由mode确定。

当前支持时间，空间和体积上采样，即，预期输入的形状为 3D，4D 或 5D。

The input dimensions are interpreted in the form: <cite>mini-batch x channels x [optional depth] x [optional height] x width</cite>.

可用于上采样的模式为：<cite>最接近</cite>，<cite>线性</cite>(仅 3D），<cite>双线性</cite>，<cite>双三次</cite>(仅 4D），<cite>三线性</cite>(仅限 5D）

Parameters

input (Tensor) – the input tensor
size (python:int or Tuple[python:int__] or Tuple[python:int__, python:int__] or Tuple[python:int__, python:int__, python:int__]) – output spatial size.
scale_factor (python：float 或元组 [ python：float ] )–空间大小的乘数。必须是整数。
模式(字符串）–用于上采样的算法：'nearest' | 'linear' | 'bilinear' | 'bicubic' | 'trilinear'。默认值：'nearest'
align_corners (bool__, optional) – Geometrically, we consider the pixels of the input and output as squares rather than points. If set to True, the input and output tensors are aligned by the center points of their corner pixels, preserving the values at the corner pixels. If set to False, the input and output tensors are aligned by the corner points of their corner pixels, and the interpolation uses edge value padding for out-of-boundary values, making this operation independent of input size when scale_factor is kept the same. This only has an effect when mode is 'linear', 'bilinear', 'bicubic' or 'trilinear'. Default: False

Note

With mode='bicubic', it's possible to cause overshoot, in other words it can produce negative values or values greater than 255 for images. Explicitly call result.clamp(min=0, max=255) if you want to reduce the overshoot when displaying the image.

Warning

With align_corners = True, the linearly interpolating modes (<cite>linear</cite>, <cite>bilinear</cite>, and <cite>trilinear</cite>) don't proportionally align the output and input pixels, and thus the output values can depend on the input size. This was the default behavior for these modes up to version 0.3.1. Since then, the default behavior is align_corners = False. See Upsample for concrete examples on how this affects the outputs.

upsample_nearest

torch.nn.functional.upsample_nearest(input, size=None, scale_factor=None)¶

使用最近邻的像素值对输入进行上采样。

Warning

不推荐使用此功能，而推荐使用 torch.nn.functional.interpolate() 。与nn.functional.interpolate(..., mode='nearest')等效。

当前支持空间和体积上采样(即，预期输入为 4 维或 5 维）。

Parameters

input (Tensor) – input
大小 (python：int 或元组 [ python：int ， python：int ]或元组 [ python：int ， python：int ， python：int ] )–输出空间大小。
scale_factor (python：int )–空间大小的乘数。必须是整数。

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

upsample_bilinear

torch.nn.functional.upsample_bilinear(input, size=None, scale_factor=None)¶

使用双线性上采样对输入进行上采样。

Warning

不推荐使用此功能，而推荐使用 torch.nn.functional.interpolate() 。与nn.functional.interpolate(..., mode='bilinear', align_corners=True)等效。

预期的输入是空间(4 维）。对于体积(5 维）输入使用 <cite>upsample_trilinear</cite> 。

Parameters

input (Tensor) – input
大小 (python：int 或元组 [ python：int ， python：int ] )–输出空间大小。
scale_factor (python：int 或元组 [ python：int ， python：int ] )–空间大小的乘数

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

grid_sample

torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode='bilinear', padding_mode='zeros', align_corners=None)¶

给定input和流场grid，则使用input值和来自grid的像素位置来计算output。

当前，仅支持空间(4-D）和体积(5-D）input。

在空间(4-D）情况下，对于形状为的input和形状为的grid，输出将具有形状。

对于每个输出位置output[n, :, h, w]，大小为 2 的向量grid[n, h, w]指定input像素位置x和y，用于对输出值output[n, :, h, w]进行插值。在 5D 输入的情况下，grid[n, d, h, w]指定用于内插output[n, :, d, h, w]的x，y，z像素位置。 mode自变量指定nearest或bilinear内插方法以对输入像素进行采样。

grid指定通过input空间尺寸归一化的采样像素位置。因此，它应具有[-1, 1]范围内的大多数值。例如，值x = -1, y = -1是input的左上像素，值x = 1, y = 1是input的右下像素。

如果grid的值超出[-1, 1]范围，则按padding_mode定义处理相应的输出。选项是

padding_mode="zeros"：将0用于出站网格位置，

- padding_mode="border"：将边界值用于出站网格位置，

- padding_mode="reflection"：将边界所反映的位置的值用于边界外的网格位置。对于远离边界的位置，它将一直被反射直到成为边界，例如，(标准化）像素位置x = -3.5被边界-1反射并变为x' = 1.5，然后被边界1反射并变为[ x'' = -0.5。

Note

此功能通常与 affine_grid() 结合使用，以构建空间变压器网络。

Note

When using the CUDA backend, this operation may induce nondeterministic behaviour in its backward pass that is not easily switched off. Please see the notes on Reproducibility for background.

Parameters

输入 (tensor)–输入形状(4-D 情况）或(5-D 情况）
网格 (tensor)–形状为(4-D 情况）或(5-D 情况）的流场
模式 (str )–插值模式以计算输出值'bilinear' | 'nearest'。默认值：'bilinear'
padding_mode (str )–外部网格值的填充模式'zeros' | 'border' | 'reflection'。默认值：'zeros'
align_corners (布尔，可选）–在几何上，我们将输入像素视为正方形而不是点。如果设置为True，则极值(-1和1）被视为参考输入角像素的中心点。如果设置为False，则它们将被视为参考输入的角像素的角点，从而使采样更加不可知。此选项与 interpolate() 中的align_corners选项相似，因此在网格采样之前，此处使用的任何选项也应用于调整输入图像的大小。默认值：False

Returns

输出张量

返回类型

输出(张量）

Warning

当align_corners = True时，网格位置取决于相对于输入图像大小的像素大小，因此对于以不同分辨率给出的同一输入， grid_sample() 采样的位置将有所不同(也就是说，上采样或下采样）。直到版本 1.2.0，默认行为是align_corners = True。从那时起，默认行为已更改为align_corners = False，以使其与 interpolate() 的默认行为保持一致。

仿射网格

torch.nn.functional.affine_grid(theta, size, align_corners=None)¶

给定一批仿射矩阵theta，生成 2D 或 3D 流场(采样网格）。

Note

此功能通常与 grid_sample() 结合使用，以构建空间变压器网络。

Parameters

theta (tensor)–输入仿射矩阵，其形状为(D）(2D）或(）3D
大小(torch大小）–目标输出图像大小。 (用于 2D 的或用于 3D 的）示例：torch.Size((32，3，24，24））
align_corners (bool ，可选）–如果True，请考虑-1和1指的是角像素而不是图像角。由 affine_grid() 生成的网格应传递至 grid_sample() ，并为此选项设置相同。默认值：False

Returns

输出张量大小(）

Return type

output ([]()Tensor)

Warning

When align_corners = True, the grid positions depend on the pixel size relative to the input image size, and so the locations sampled by grid_sample() will differ for the same input given at different resolutions (that is, after being upsampled or downsampled). The default behavior up to version 1.2.0 was align_corners = True. Since then, the default behavior has been changed to align_corners = False, in order to bring it in line with the default for interpolate().

Warning

当align_corners = True时，对 1D 数据的 2D 仿射变换和对 2D 数据的 3D 仿射变换(即，当空间维度之一具有单位大小时）定义不明确，而不是预期的用例。当align_corners = False时这不是问题。在版本 1.2.0 之前的版本中，沿单位维度的所有网格点都被视为任意-1。从版本 1.3.0 开始，在align_corners = True下，单位尺寸上的所有网格点都被认为位于`0(输入图像的中心）处。

DataParallel 功能(多 GPU，分布式）

data_parallel

torch.nn.parallel.data_parallel(module, inputs, device_ids=None, output_device=None, dim=0, module_kwargs=None)¶

跨 device_ids 中提供的 GPU 并行评估模块(输入）。

这是 DataParallel 模块的功能版本。

Parameters

模块 (模块)–并行评估的模块
输入 (tensor)–模块的输入
device_ids (python：int 的列表： 或 Torch.device)–在其上复制模块的 GPU ID
output_device (python：int 的列表： 或 Torch.device)–输出的 GPU 位置使用- 1 表示 CPU。 (默认值：device_ids [0]）

Returns

一个 Tensor，包含位于 output_device 上的 module(input）的结果

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卷积函数

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conv3d

conv_transpose1d

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conv_transpose3d

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池化功能

avg_pool1d

avg_pool2d

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max_pool1d

max_pool2d

max_pool3d

max_unpool1d

max_unpool2d

max_unpool3d

lp_pool1d

lp_pool2d

adaptive_max_pool1d

adaptive_max_pool2d

adaptive_max_pool3d

adaptive_avg_pool1d

adaptive_avg_pool2d

adaptive_avg_pool3d

非线性激活功能

阈

露露

Hardtanh

relu6

lu

塞卢

塞卢

leaky_relu

前路

雷雷鲁

谷氨酸

格鲁

对数乙状结肠

硬缩

tanhshrink

软签

软加

软敏

软最大

软缩

gumbel_softmax

log_softmax

谭

乙状结肠

归一化功能

batch_norm

instance_norm

layer_norm

local_response_norm

归一化

线性功能

线性的

双线性

辍学功能

退出

alpha_dropout

dropout2d

dropout3d

稀疏功能

嵌入

embedding_bag

one_hot

距离功能

pairwise_distance

余弦相似度

pdist

损失函数

binary_cross_entropy