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huodagu
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6ac18d0df1
commit
5be8b85053
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@ -3,18 +3,4 @@ mindspore.Tensor.sigmoid
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.. py:method:: mindspore.Tensor.sigmoid
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逐元素计算Sigmoid激活函数。
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Sigmoid函数定义为：
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.. math::
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\text{sigmoid}(x_i) = \frac{1}{1 + \exp(-x_i)},
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其中 :math:`x_i` 是原Tensor的元素。
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返回：
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Tensor，数据类型和shape与原Tensor的相同。
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异常：
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- **TypeError** - 原Tensor的数据类型不是float16、float32、float64、complex64或complex128。
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详情请参考 :func:`mindspore.ops.sigmoid`。
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@ -1,19 +0,0 @@
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mindspore.nn.CentralCrop
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.. py:class:: mindspore.nn.CentralCrop(central_fraction)
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根据指定比例裁剪出图像的中心区域。
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参数：
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- **central_fraction** (float) - 裁剪比例，必须是float，并且在范围(0.0, 1.0]内。
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输入：
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- **image** (Tensor) - shape为 :math:`(C, H, W)` 的三维Tensor，或shape为 :math:`(N,C,H,W)` 的四维Tensor。
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输出：
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Tensor，基于输入的三维或四维的float Tensor。
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异常：
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- **TypeError** - `central_fraction` 不是float。
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- **ValueError** - `central_fraction` 不在范围(0.0, 1.0]内。
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@ -1,28 +0,0 @@
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mindspore.nn.ClipByNorm
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.. py:class:: mindspore.nn.ClipByNorm(axis=None)
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对输入Tensor的值进行裁剪，使用 :math:`L_2` 范数控制梯度。
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如果输入Tensor的 :math:`L_2` 范数不大于输入 `clip_norm` ，则此层的输出保持不变。
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否则，Tensor将标准化为：
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.. math::
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\text{output}(X) = \frac{\text{clip_norm} * X}{L_2(X)},
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其中 :math:`L_2(X)` 是 :math:`X` 的 :math:`L_2` 范数。
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参数：
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- **axis** (Union[None, int, tuple(int)]) - 指定在哪个维度上计算 :math:`L_2` 范数。如果为None，则计算所有维度。默认值：None。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入n维的Tensor，数据类型为float32或float16。
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- **clip_norm** (Tensor) - shape为 :math:`()` 或 :math:`(1)` 的Tensor。或者其shape可以广播到 `x` 的shape。
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输出：
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Tensor，裁剪后的Tensor与输入 `x` 的shape相同，数据类型为float32。
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异常：
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- **TypeError** - `axis` 不是None、int、或tuple。
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- **TypeError** - `x` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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@ -1,25 +0,0 @@
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mindspore.nn.ImageGradients
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.. py:class:: mindspore.nn.ImageGradients
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计算每个颜色通道的图像渐变，返回为两个Tensor，分别表示高和宽方向上的变化率。
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假设图像shape为 :math:`h*w` ，则沿高和宽的梯度分别为 :math:`dy` 和 :math:`dx` 。
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.. math::
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dy[i] = \begin{cases} image[i+1, :]-image[i, :], &if\ 0<=i<h-1 \cr
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0, &if\ i==h-1\end{cases}
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dx[i] = \begin{cases} image[:, i+1]-image[:, i], &if\ 0<=i<w-1 \cr
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0, &if\ i==w-1\end{cases}
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输入：
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- **images** (Tensor) - 输入图像数据，格式为'NCHW'。
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输出：
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- **dy** (Tensor) - 垂直方向的图像梯度，数据类型和shape与输入相同。
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- **dx** (Tensor) - 水平方向的图像梯度，数据类型和shape与输入相同。
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异常：
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- **ValueError** - `images` 的shape长度不等于4。
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@ -1,6 +0,0 @@
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mindspore.nn.Jvp
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.. py:class:: mindspore.nn.Jvp(fn)
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Jvp接口即将被弃用，请使用 :func:`mindspore.ops.jvp` 替代。
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@ -1,30 +0,0 @@
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mindspore.nn.L1Regularizer
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.. py:class:: mindspore.nn.L1Regularizer(scale)
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对权重计算L1正则化。
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L1正则化可导致稀疏权重。
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.. math::
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\text{loss}=\lambda * \text{reduce_sum}(\text{abs}(\omega))
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:math:`\lambda` 代表 `scale` 。
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.. note::
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正则化因子应为大于0。
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参数：
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- **scale** (int, float) - L1正则化因子，其值大于0。
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输入：
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- **weights** (Tensor) - L1Regularizer的输入，任意维度的Tensor，数据类型为float16或float32。
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输出：
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Tensor，其shape为()，默认数据类型为mindspore.float32，如果权重的数据类型精度更高，则以权重的数据类型作为输出数据类型。
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异常：
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- **TypeError** - `scale` 既不是int也不是float。
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- **ValueError** - `scale` 不大于0。
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- **ValueError** - `scale` 是math.inf或math.nan。
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@ -1,38 +0,0 @@
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mindspore.nn.MSSSIM
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.. py:class:: mindspore.nn.MSSSIM(max_val=1.0, power_factors=(0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333), filter_size=11, filter_sigma=1.5, k1=0.01, k2=0.03)
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多尺度计算两个图像之间的结构相似性（SSIM）。
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基于Zhou Wang、Eero P.Simoncelli和Alan C.Bovik在2004年于Signals, Systems and Computers上发表的 `Multiscale structural similarity for image quality assessment <https://ieeexplore.ieee.org/document/1292216>`_ 。
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.. math::
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l(x,y)&=\frac{2\mu_x\mu_y+C_1}{\mu_x^2+\mu_y^2+C_1}, C_1=(K_1L)^2.\\
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c(x,y)&=\frac{2\sigma_x\sigma_y+C_2}{\sigma_x^2+\sigma_y^2+C_2}, C_2=(K_2L)^2.\\
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s(x,y)&=\frac{\sigma_{xy}+C_3}{\sigma_x\sigma_y+C_3}, C_3=C_2/2.\\
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MSSSIM(x,y)&=l^\alpha_M*{\prod_{1\leq j\leq M} (c^\beta_j*s^\gamma_j)}.
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参数：
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- **max_val** (Union[int, float]) - 像素值的动态范围，即最大值和最小值之间的差值。（8bit灰度图像素为255）。默认值：1.0。
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- **power_factors** (Union[tuple, list]) - 权重列表。默认值：(0.0448、0.2856、0.3001、0.2363、0.1333)。此处使用的默认值是由Wang等人在论文中提出。
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- **filter_size** (int) - 高斯滤波器的尺寸大小。默认值：11。
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- **filter_sigma** (float) - 高斯滤波器的标准差。默认值：1.5。
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- **k1** (float) - 在亮度比较函数中，此常量用于生成 :math:`C_1` 。默认值：0.01。
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- **k2** (float) - 在对比度比较函数中，此常量用于生成 :math:`C_2` 。默认值：0.03。
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输入：
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- **img1** (Tensor) - 格式为'NCHW'的第一批图像。shape和数据类型必须与 `img2` 相同。
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- **img2** (Tensor) - 格式为'NCHW'的第二批图像。shape和数据类型必须与 `img1` 相同。
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输出：
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Tensor，输入的结构相似性。取值在[0, 1]范围内。它是一个shape为N的一维Tensor，其中N是 `img1` 的batch size。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `max_val` 既不是int也不是float。
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- **TypeError** - 如果 `power_factors` 既不是tuple也不是list。
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- **TypeError** - 如果 `k1` 、 `k2` 或 `filter_sigma` 不是float。
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- **TypeError** - 如果 `filter_size` 不是int。
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- **ValueError** - 如果 `max_val` 或 `filter_sigma` 小于或等于0。
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- **ValueError** - 如果 `filter_size` 小于0。
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- **ValueError** - 如果 `img1` 或 `img2` 的shape长度不等于4。
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@ -1,17 +0,0 @@
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mindspore.nn.MatrixDiag
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.. py:class:: mindspore.nn.MatrixDiag
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根据对角线值返回一批对角矩阵。
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假设 `x` 有 :math:`k` 个维度 :math:`[I, J, K, ..., N]` ，则输出秩为 :math:`k+1` 且维度为 :math:`[I, J, K, ..., N, N]` 的Tensor，其中： :math:`output[i, j, k, ..., m, n] = 1\{m=n\} * x[i, j, k, ..., n]` 。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入任意维度的对角线值。支持的数据类型包括：float32、float16、int32、int8和uint8。
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输出：
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Tensor，shape与输入 `x` 相同。Shape必须为 :math:`x.shape + (x.shape[-1], )` 。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 的数据类型不是float32、float16、int32、int8或uint8。
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@ -1,17 +0,0 @@
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mindspore.nn.MatrixDiagPart
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.. py:class:: mindspore.nn.MatrixDiagPart
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返回批对角矩阵的对角线部分。
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假设 `x` 有 :math:`k` 个维度 :math:`[I, J, K, ..., M, N]` ，则输出秩为 :math:`k-1` 且维度为 :math:`[I, J, K, ..., min(M, N)]` 的Tensor，其中： :math:`output[i, j, k, ..., n] = x[i, j, k, ..., n, n]` 。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入具有批对角的Tensor。支持的数据类型包括：float32、float16、int32、int8和uint8。
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输出：
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Tensor，shape与输入 `x` 相同。shape必须为 :math:`x.shape[:-2]+[min(x.shape[-2:])]` 。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 的数据类型不是float32、float16、int32、int8或uint8。
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@ -1,28 +0,0 @@
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mindspore.nn.MatrixSetDiag
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.. py:class:: mindspore.nn.MatrixSetDiag
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将输入的对角矩阵的对角线值置换为输入的对角线值。
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假设 `x` 有 :math:`k+1` 个维度 :math:`[I,J,K,...,M,N]` ， `diagonal` 有 :math:`k` 个维度 :math:`[I, J, K, ..., min(M, N)]` ，则输出秩为 :math:`k+1` ，维度为 :math:`[I, J, K, ..., M, N]` 的Tensor，其中：
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.. math::
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output[i, j, k, ..., m, n] = diagnoal[i, j, k, ..., n]\ for\ m == n
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.. math::
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output[i, j, k, ..., m, n] = x[i, j, k, ..., m, n]\ for\ m != n
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入的对角矩阵。秩为k+1，k大于等于1。支持如下数据类型：float32、float16、int32、int8和uint8。
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- **diagonal** (Tensor) - 输入的对角线值。必须与输入 `x` 的shape相同。秩为k，k大于等于1。
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输出：
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Tensor，shape和数据类型与输入 `x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 或 `diagonal` 的数据类型不是float32、float16、int32、int8或uint8。
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- **ValueError** - `x` 的shape长度小于2。
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- **ValueError** - :math:`x\_shape[-2] < x\_shape[-1]` 且 :math:`x\_shape[:-1] != diagonal\_shape` 。
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- **ValueError** - :math:`x\_shape[-2] >= x\_shape[-1]` 且 :math:`x\_shape[:-2] + x\_shape[-1:] != diagonal\_shape` 。
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@ -25,4 +25,4 @@ mindspore.nn.MultiLabelSoftMarginLoss
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Tensor，数据类型和 `x` 相同。如果 `reduction` 为"none"，其shape为(N)。否则，其shape为0。
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异常：
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- **TypeError** - `x` 或 `target` 的维度不等于2。
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- **ValueError** - `x` 或 `target` 的维度不等于2。
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@ -1,23 +0,0 @@
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mindspore.nn.Norm
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.. py:class:: mindspore.nn.Norm(axis=(), keep_dims=False)
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计算向量的范数，目前包括欧几里得范数，即 :math:`L_2`-norm。
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.. math::
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norm(x) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i^2)}
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参数：
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- **axis** (Union[tuple, int]) - 指定计算向量范数的轴。默认值：()。
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- **keep_dims** (bool) - 如果为True，则 `axis` 中指定轴的维度大小为1。否则，`axis` 的维度将从输出shape中删除。默认值：False。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入任意维度Tensor，不为空。数据类型应为float16或float32。
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输出：
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Tensor，如果'keep_dims'为True，则将保留'axis'指定的维度且为1；否则，将移除'axis'中指定的维度。数据类型与 `x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `axis` 既不是int也不是tuple。
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||||
- **TypeError** - `keep_dims` 不是bool。
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@ -1,50 +0,0 @@
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mindspore.nn.OneHot
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.. py:class:: mindspore.nn.OneHot(axis=-1, depth=1, on_value=1.0, off_value=0.0, dtype=mstype.float32)
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对输入进行one-hot编码并返回。
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||||
输入的 `indices` 表示的位置取值为on_value，其他所有位置取值为off_value。
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.. note::
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如果indices是n阶Tensor，那么返回的one-hot Tensor则为n+1阶Tensor。新增 `axis` 维度。
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如果 `indices` 是Scalar，则输出shape将是长度为 `depth` 的向量。
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||||
如果 `indices` 是长度为 `features` 的向量，则输出shape为：
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.. code-block::
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features * depth if axis == -1
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||||
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depth * features if axis == 0
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||||
如果 `indices` 是shape为 `[batch, features]` 的矩阵，则输出shape为：
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||||
.. code-block::
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||||
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||||
batch * features * depth if axis == -1
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||||
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||||
batch * depth * features if axis == 1
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||||
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||||
depth * batch * features if axis == 0
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参数：
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- **axis** (int) - 指定第几阶为 `depth` 维one-hot向量，如果轴为-1，则 `features * depth` ，如果轴为0，则 `depth * features` 。默认值：-1。
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||||
- **depth** (int) - 定义one-hot向量的深度。默认值：1。
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||||
- **on_value** (float) - one-hot值，当 `indices[j] = i` 时，填充output[i][j]的取值。默认值：1.0。
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||||
- **off_value** (float) - 非one-hot值，当 `indices[j] != i` 时，填充output[i][j]的取值。默认值：0.0。
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||||
- **dtype** (:class:`mindspore.dtype`) - 是'on_value'和'off_value'的数据类型，而不是输入的数据类型。默认值：mindspore.float32。
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输入：
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||||
- **indices** (Tensor) - 输入索引，任意维度的Tensor，数据类型为int32或int64。
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输出：
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||||
Tensor，输出Tensor，数据类型 `dtype` 的one-hot Tensor，维度为 `axis` 扩展到 `depth`，并填充on_value和off_value。`Outputs` 的维度等于 `indices` 的维度加1。
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||||
异常：
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- **TypeError** - `axis` 或 `depth` 不是int。
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||||
- **TypeError** - `indices` 的dtype既不是int32，也不是int64。
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||||
- **ValueError** - 如果 `axis` 不在范围[-1, len(indices_shape)]内。
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||||
- **ValueError** - `depth` 小于0。
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@ -1,27 +0,0 @@
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mindspore.nn.PSNR
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.. py:class:: mindspore.nn.PSNR(max_val=1.0)
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在批处理中计算两个图像的峰值信噪比（PSNR）。
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||||
它为批处理中的每个图像生成PSNR值。假设输入为 :math:`I` 和 :math:`K` ，且shape都为 :math:`h*w` 。 :math:`MAX` 表示像素值的动态范围。
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.. math::
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MSE&=\frac{1}{hw}\sum\limits_{i=0}^{h-1}\sum\limits_{j=0}^{w-1}[I(i,j)-K(i,j)]^2\\
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||||
PSNR&=10*log_{10}(\frac{MAX^2}{MSE})
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||||
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||||
参数：
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- **max_val** (Union[int, float]) - 像素的动态范围（8位灰度图像为255）。该值必须大于0。默认值：1.0。
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||||
输入：
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||||
- **img1** (Tensor) - 格式为'NCHW'的输入图像。shape和数据类型必须与 `img2` 相同。
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||||
- **img2** (Tensor) - 格式为'NCHW'的输入图像。shape和数据类型必须与 `img1` 相同。
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||||
输出：
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Tensor，使用数据类型mindspore.float32。shape为N的一维Tensor，其中N是 `img1` 的batch size。
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||||
异常：
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||||
- **TypeError** - `max_val` 既不是int也不是float。
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||||
- **ValueError** - `max_val` 小于或等于0。
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||||
- **ValueError** - `img1` 或 `img2` 的shape长度不等于4。
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||||
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@ -1,19 +0,0 @@
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mindspore.nn.Range
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===================
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.. py:class:: mindspore.nn.Range(start, limit=None, delta=1)
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根据指定步长在范围[start, limit)中创建数字序列。
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||||
输出的数据长度为 :math:`\left \lfloor \frac{limit-start}{delta} \right \rfloor + 1` 并且 `delta` 是Tensor中两个值之间的间隔。
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.. math::
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||||
out_{i+1} = out_{i} + delta
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参数：
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||||
- **start** (Union[int, float]) - 如果 `limit` 为None，则该值在范围内充当结束，0为起始。否则， `start` 将充当范围中的起始。
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||||
- **limit** (Union[int, float]) - 序列的上限。如果为None，则默认为 `start` 的值，同时将范围内的0作为起始。它不能等于 `start` 。默认值：None。
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||||
- **delta** (Union[int, float]) - 指定步长。不能等于零。默认值：1。
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||||
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||||
输出：
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||||
Tensor，如果 `start` 、 `limit` 和 `delta` 的数据类型都是int，则数据类型为int。否则，数据类型为float。
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@ -1,26 +0,0 @@
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|||
mindspore.nn.Roll
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=================
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.. py:class:: mindspore.nn.Roll(shift, axis)
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沿轴移动Tensor的元素。
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元素沿着 `axis` 维度按照 `shift` 偏移（朝着较大的索引）正向移动。 `shift` 为负值则使元素向相反方向移动。移动最后位置的元素将绕到第一个位置，反之亦然。可以指定沿多个轴的多个偏移。
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||||
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||||
参数：
|
||||
- **shift** (Union[list(int), tuple(int), int]) - 指定元素移动方式，如果为整数，则元素沿指定维度正向移动（朝向较大的索引）的位置数。负偏移将向相反的方向滚动元素。
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- **axis** (Union[list(int), tuple(int), int]) - 指定需移动维度的轴。
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输入：
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- **input_x** (Tensor) - 输入Tensor。
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输出：
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Tensor，shape和数据类型与输入的 `input_x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `shift` 不是int、tuple或list。
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- **TypeError** - `axis` 不是int、tuple或list。
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- **TypeError** - `shift` 的元素不是int。
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- **TypeError** - `axis` 的元素不是int。
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||||
- **ValueError** - `axis` 超出[-len(input_x.shape), len(input_x.shape))范围。
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- **ValueError** - `shift` 的shape长度不等于 `axis` 的shape长度。
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@ -1,35 +0,0 @@
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mindspore.nn.SSIM
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==================
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.. py:class:: mindspore.nn.SSIM(max_val=1.0, filter_size=11, filter_sigma=1.5, k1=0.01, k2=0.03)
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计算两个图像之间的结构相似性（SSIM）。
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SSIM的实现请参考：Wang, Z., Bovik, A. C., Sheikh, H. R., & Simoncelli, E. P. (2004) `Image quality assessment: from error visibility to structural similarity <https://ieeexplore.ieee.org/document/1284395>`_ 。SSIM是用来衡量两张图片相似性的指标。与PSNR一样，SSIM经常被用于图像质量的评估。SSIM是一个介于0和1之间的值，值越大，输出图像和未失真图像之间的差距越小，即图像质量越好。当两个图像完全相同时，SSIM=1。
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.. math::
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l(x,y)&=\frac{2\mu_x\mu_y+C_1}{\mu_x^2+\mu_y^2+C_1}, C_1=(K_1L)^2.\\
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||||
c(x,y)&=\frac{2\sigma_x\sigma_y+C_2}{\sigma_x^2+\sigma_y^2+C_2}, C_2=(K_2L)^2.\\
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||||
s(x,y)&=\frac{\sigma_{xy}+C_3}{\sigma_x\sigma_y+C_3}, C_3=C_2/2.\\
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||||
SSIM(x,y)&=l*c*s\\&=\frac{(2\mu_x\mu_y+C_1)(2\sigma_{xy}+C_2)}{(\mu_x^2+\mu_y^2+C_1)(\sigma_x^2+\sigma_y^2+C_2)}.
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参数：
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- **max_val** (Union[int, float]) - 像素值的动态范围，即最大值和最小值之间的差值。（8bit灰度图像像素为255）。默认值：1.0。
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||||
- **filter_size** (int) - 高斯滤波器的大小。该值必须大于等于1。默认值：11。
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||||
- **filter_sigma** (float) - 高斯核的标准差。该值必须大于0。默认值：1.5。
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||||
- **k1** (float) - 用于在亮度比较函数中生成 :math:`C_1` 的常量。默认值：0.01。
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||||
- **k2** (float) - 用于在对比度比较函数中生成 :math:`C_2` 的常量。默认值：0.03。
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输入：
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||||
- **img1** (Tensor)：格式为'NCHW'的输入图像。shape和数据类型必须与img2相同。
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- **img2** (Tensor)：格式为'NCHW'的输入图像。shape和数据类型必须与img1相同。
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||||
输出：
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||||
Tensor，数据类型与 `img1` 相同。shape为N的一维Tensor，其中N是 `img1` 的批次号。
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异常：
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- **TypeError** - `max_val` 既不是int也不是float。
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- **TypeError** - `k1` 、 `k2` 或 `filter_sigma` 不是float。
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- **TypeError** - `filter_size` 不是int。
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||||
- **ValueError** - `max_val` 或 `filter_sigma` 小于或等于0。
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||||
- **ValueError** - `filter_size` 小于0。
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@ -1,27 +0,0 @@
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mindspore.nn.SparseTensorDenseMatmul
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=====================================
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.. py:class:: mindspore.nn.SparseTensorDenseMatmul(adjoint_st=False, adjoint_dt=False)
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稀疏矩阵 `a` 乘以稠密矩阵 `b` 。稀疏矩阵和稠密矩阵的秩必须等于2。
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参数：
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||||
- **adjoint_st** (bool) - 如果为True，则在乘法之前转置稀疏Tensor。默认值：False。
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||||
- **adjoint_dt** (bool) - 如果为True，则在乘法之前转置稠密Tensor。默认值：False。
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||||
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||||
输入：
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||||
- **indices** (Tensor) - 二维Tensor，表示元素在稀疏Tensor中的位置。支持int32、int64，每个元素值都应该是非负的。shape为 :math:`(n, 2)` 。
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||||
- **values** (Tensor) - 一维Tensor，表示 `indices` 位置上对应的值。支持float16、float32、float64、int32、int64。shape为 :math:`(n,)` 。
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||||
- **sparse_shape** (tuple) - 指定稀疏Tensor的shape，由两个正整数组成，表示稀疏Tensor的shape为 :math:`(N, C)` 。
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||||
- **dense** (Tensor) - 二维Tensor，数据类型与 `values` 相同。
|
||||
如果 `adjoint_st` 为False， `adjoint_dt` 为False，则shape必须为 :math:`(C, M)` 。
|
||||
如果 `adjoint_st` 为False， `adjoint_dt` 为True，则shape必须为 :math:`(M, C)` 。
|
||||
如果 `adjoint_st` 为True， `adjoint_dt` 为False，则shape必须为 :math:`(N, M)` 。
|
||||
如果 `adjoint_st` 为True， `adjoint_dt` 为True，则shape必须为 :math:`(M, N)` 。
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||||
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||||
输出：
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||||
Tensor，数据类型与 `values` 相同。如果 `adjoint_st` 为False，则shape为 :math:`(N, M)` 。如果 `adjoint_st` 为True，则shape为 :math:`(C, M)` 。
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||||
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||||
异常：
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||||
- **TypeError** - `adjoint_st` 或 `adjoint_dt` 的类型不是bool，或者 `indices`、 `values` 、 `dense` 的数据类型不符合参数说明。
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||||
- **ValueError** - `sparse_shape` 、 `indices` 、 `values` 、 `dense` 的shape不符合参数说明。
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@ -1,19 +0,0 @@
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|||
mindspore.nn.SparseToDense
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===========================
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.. py:class:: mindspore.nn.SparseToDense
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将稀疏Tensor(COO Tensor)转换为稠密Tensor。
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||||
在Python中，为了方便使用，三个Tensor被收集到一个SparseTensor类中。MindSpore使用三个独立的稠密Tensor： `indices` 、 `values` 和 `dense_shape` 来表示稀疏Tensor。在调用 :class:`mindspore.ops.SparseToDense` 之前，可以单独的将 `indices` 、 `values` 和 `dense_shape` 传递给稀疏Tensor对象。
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||||
输入：
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- **coo_tensor** (:class:`mindspore.COOTensor`) - 要转换的稀疏Tensor。
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输出：
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Tensor，由稀疏Tensor转换而成。
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||||
异常：
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- **TypeError** - `sparse_tensor.indices` 不是Tensor。
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- **TypeError** - `sparse_tensor.values` 不是Tensor。
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||||
- **TypeError** - `sparse_tensor.dense_shape` 不是tuple。
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@ -1,21 +0,0 @@
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mindspore.nn.Tril
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=================
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.. py:class:: mindspore.nn.Tril
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||||
返回一个Tensor，指定主对角线以上的元素被置为零。
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||||
将矩阵元素沿主对角线分为上三角和下三角（包含对角线）。
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||||
|
||||
参数 `k` 控制对角线的选择。若 `k` 为0，则沿主对角线分割并保留下三角所有元素。若 `k` 为正值，则沿主对角线向上选择对角线 `k` ，并保留下三角所有元素。若 `k` 为负值，则沿主对角线向下选择对角线 `k` ，并保留下三角所有元素。
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||||
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||||
输入：
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||||
- **x** (Tensor)：输入Tensor。数据类型为 `number <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/mindspore/mindspore.dtype.html#mindspore.dtype>`_ 。
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||||
- **k** (int)：对角线的索引。默认值：0。假设输入的矩阵的维度分别为d1，d2，则k的范围应在[-min(d1, d2)+1, min(d1, d2)-1]，超出该范围时输出值与输入 `x` 一致。
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||||
输出：
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||||
Tensor，数据类型和shape与 `x` 相同。
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||||
异常：
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||||
- **TypeError：** `k` 不是int。
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||||
- **ValueError：** `x` 的维度小于1。
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@ -1,21 +0,0 @@
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mindspore.nn.Triu
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==================
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.. py:class:: mindspore.nn.Triu
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||||
返回一个Tensor，指定主对角线以下的元素被置为0。
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||||
|
||||
将矩阵元素沿主对角线分为上三角和下三角（包含对角线）。
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||||
|
||||
参数 `k` 控制对角线的选择。若 `k` 为0，则沿主对角线分割并保留上三角所有元素。若 `k` 为正值，则沿主对角线向上选择对角线 `k` ，并保留上三角所有元素。若 `k` 为负值，则沿主对角线向下选择对角线 `k` ，并保留上三角所有元素。
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||||
|
||||
输入：
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||||
- **x** (Tensor) - Triu的输入，任意维度的Tensor，其数据类型为数值型。
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||||
- **k** (int) - 对角线的索引。默认值：0。
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||||
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||||
输出：
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||||
Tensor，数据类型和shape与 `x` 相同。
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||||
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||||
异常：
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||||
- **TypeError** - `k` 不是int。
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||||
- **ValueError** - `x` 的shape长度小于1。
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@ -1,7 +0,0 @@
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mindspore.nn.Vjp
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=================
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||||
.. py:class:: mindspore.nn.Vjp(fn)
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||||
Vjp接口即将被弃用，请使用 :func:`mindspore.ops.vjp` 替代。
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@ -41,7 +41,7 @@ mindspore.nn.probability.distribution.Distribution
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|||
重写Cell中的 `construct` 。
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||||
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||||
.. note::
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||||
支持的函数包括：'prob'、'log_prob'、'cdf', 'log_cdf'、'survival_function'、'log_survival'、'var'、
|
||||
支持的函数包括： 'prob'、 'log_prob'、 'cdf'、 'log_cdf'、 'survival_function'、 'log_survival'、 'var'、
|
||||
'sd'、 'mode'、 'mean'、 'entropy'、 'kl_loss'、 'cross_entropy'、 'sample'、 'get_dist_args'、 'get_dist_type'。
|
||||
|
||||
参数：
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@ -29,4 +29,4 @@ mindspore.ops.NonMaxSuppressionWithOverlaps
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|||
- **ValueError** - `scores` 的shape长度不是1。
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||||
- **ValueError** - `max_output_size` 、 `overlap_threshold` 或者 `score_threshold` 的shape长度不是1。
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||||
- **ValueError** - `max_output_size` 小于零。
|
||||
- **ValueError** - `scores` shape的大小与 `overlaps` 的第0或第一维不相等。
|
||||
- **ValueError** - `scores` shape的大小与 `overlaps` 的第零或第一维不相等。
|
||||
|
|
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|||
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|
@ -31,4 +31,4 @@ mindspore.ops.ScatterDiv
|
|||
- **TypeError** - `indices` 不是int32或者int64。
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||||
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + input_x.shape[1:]` 。
|
||||
- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于8维。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于八维。
|
||||
|
|
@ -32,4 +32,4 @@ mindspore.ops.ScatterMax
|
|||
- **TypeError** - `indices` 不是int32或者int64。
|
||||
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + x.shape[1:]` 。
|
||||
- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于8维。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于八维。
|
||||
|
|
@ -32,4 +32,4 @@ mindspore.ops.ScatterMin
|
|||
- **TypeError** - `indices` 不是int32或者int64。
|
||||
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + x.shape[1:]` 。
|
||||
- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于8维。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于八维。
|
||||
|
|
@ -23,4 +23,4 @@ mindspore.ops.multilabel_soft_margin_loss
|
|||
Tensor，数据类型和 `x` 相同。如果 `reduction` 为"none"，其shape为(N)。否则，其shape为0。
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||||
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||||
异常：
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- **TypeError** - `x` 或 `target` 的维度不等于2。
|
||||
- **ValueError** - `x` 或 `target` 的维度不等于2。
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@ -16,7 +16,7 @@ mindspore.ops.rrelu
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|||
更多细节详见 `Empirical Evaluation of Rectified Activations in Convolution Network <https://arxiv.org/pdf/1505.00853.pdf>`_。
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||||
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||||
参数：
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||||
- **x** （Tensor） - 计算RReLU的任意维度的Tensor。
|
||||
- **x** (Tensor) - 计算RReLU的任意维度的Tensor。
|
||||
- **lower** (Union[int, float]) - x<0时激活函数的斜率的下界，默认值：1/8。
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||||
- **upper** (Union[int, float]) - x<0时激活函数的斜率的上界，默认值：1/3。
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||||
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@ -25,4 +25,4 @@ mindspore.ops.scatter_div
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- **TypeError** - `indices` 不是int32或者int64。
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||||
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + input_x.shape[1:]` 。
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||||
- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于8维。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于八维。
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||||
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|||
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@ -26,4 +26,4 @@ mindspore.ops.scatter_max
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- **TypeError** - `indices` 不是int32或者int64。
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||||
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + input_x.shape[1:]` 。
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||||
- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
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||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于8维。
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||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于八维。
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||||
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@ -26,4 +26,4 @@ mindspore.ops.scatter_min
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|||
- **TypeError** - `indices` 不是int32或者int64。
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||||
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + input_x.shape[1:]` 。
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||||
- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于8维。
|
||||
- **RuntimeError** - 在Ascend平台上，输入的 `input_x` ， `indices` 和 `updates` 的数据维度大于八维。
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||||
|
|
@ -37,10 +37,9 @@ mindspore.train.Accuracy
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|||
参数：
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||||
- **inputs** - 预测值 `y_pred` 和真实标签 `y` ， `y_pred` 和 `y` 支持Tensor、list或numpy.ndarray类型。
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||||
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||||
对于'classification'情况， `y_pred` 在大多数情况下由范围 :math:`[0, 1]` 中的浮点数组成，shape为 :math:`(N, C)` ，其中 :math:`N` 是样本数， :math:`C` 是类别数。
|
||||
- 对于'classification'情况， `y_pred` 在大多数情况下由范围 :math:`[0, 1]` 中的浮点数组成，shape为 :math:`(N, C)` ，其中 :math:`N` 是样本数， :math:`C` 是类别数。
|
||||
`y` 由整数值组成，如果是one_hot编码格式，shape是 :math:`(N,C)` ；如果是类别索引，shape是 :math:`(N,)` 。
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||||
|
||||
对于'multilabel'情况， `y_pred` 和 `y` 只能是值为0或1的one-hot编码格式，其中值为1的索引表示正类别。 `y_pred` 和 `y` 的shape都是 :math:`(N,C)` 。
|
||||
- 对于'multilabel'情况， `y_pred` 和 `y` 只能是值为0或1的one-hot编码格式，其中值为1的索引表示正类别。 `y_pred` 和 `y` 的shape都是 :math:`(N,C)` 。
|
||||
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||||
异常：
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||||
- **ValueError** - inputs的数量不等于2。
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||||
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@ -5,7 +5,7 @@ mindspore.train.ConfusionMatrix
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||||
计算混淆矩阵(confusion matrix)，通常用于评估分类模型的性能，包括二分类和多分类场景。
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||||
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||||
如果只想使用混淆矩阵，请使用该类。如果想计算"PPV"、"TPR"、"TNR"等，请使用'mindspore.train.ConfusionMatrixMetric'类。
|
||||
如果只想使用混淆矩阵，请使用该类。如果想计算"PPV"、"TPR"、"TNR"等，请使用 :class:`mindspore.train.ConfusionMatrixMetric` 类。
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||||
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||||
参数：
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||||
- **num_classes** (int) - 数据集中的类别数量。
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||||
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@ -9,7 +9,7 @@ mindspore.train.ConfusionMatrixMetric
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|||
此函数支持计算参数metric_name中描述中列出的所有度量名称。
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||||
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||||
如果要使用混淆矩阵计算，如"PPV"、"TPR"、"TNR"，请使用此类。
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||||
如果只想计算混淆矩阵，请使用'mindspore.train.ConfusionMatrix'。
|
||||
如果只想计算混淆矩阵，请使用 :class:`mindspore.train.ConfusionMatrix` 。
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||||
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||||
参数：
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||||
- **skip_channel** (bool) - 是否跳过预测输出的第一个通道的度量计算。默认值：True。
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|||
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@ -15,7 +15,7 @@
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|||
- **optimizer** (Cell) - 用于更新网络权重的优化器。如果 `optimizer` 为None， `network` 中需要进行反向传播和网络权重更新。默认值：None。
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||||
- **metrics** (Union[dict, set]) - 用于模型评估的一组评价函数。例如：{'accuracy', 'recall'}。默认值：None。
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||||
- **eval_network** (Cell) - 用于评估的神经网络。未定义情况下，`Model` 会使用 `network` 和 `loss_fn` 封装一个 `eval_network` 。默认值：None。
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||||
- **eval_indexes** (list) - 在定义 `eval_network` 的情况下使用。如果 `eval_indexes` 为默认值None，`Model` 会将 `eval_network` 的所有输出传给 `metrics` 。如果配置 `eval_indexes` ，必须包含三个元素，分别为损失值、预测值和标签在 `eval_network` 输出中的位置，此时，损失值将传给损失评价函数，预测值和标签将传给其他评价函数。推荐使用评价函数的 `mindspore.nn.Metric.set_indexes` 代替 `eval_indexes` 。默认值：None。
|
||||
- **eval_indexes** (list) - 在定义 `eval_network` 的情况下使用。如果 `eval_indexes` 为默认值None，`Model` 会将 `eval_network` 的所有输出传给 `metrics` 。如果配置 `eval_indexes` ，必须包含三个元素，分别为损失值、预测值和标签在 `eval_network` 输出中的位置，此时，损失值将传给损失评价函数，预测值和标签将传给其他评价函数。推荐使用评价函数的 `mindspore.train.Metric.set_indexes` 代替 `eval_indexes` 。默认值：None。
|
||||
- **amp_level** (str) - `mindspore.build_train_network` 的可选参数 `level` ， `level` 为混合精度等级，该参数支持["O0", "O1", "O2", "O3", "auto"]。默认值："O0"。
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||||
- "O0": 不变化。
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@ -3426,30 +3426,7 @@ class Tensor(Tensor_):
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def sigmoid(self):
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r"""
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Sigmoid activation function.
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Computes Sigmoid of input element-wise. The Sigmoid function is defined as:
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.. math::
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\text{sigmoid}(x_i) = \frac{1}{1 + \exp(-x_i)}
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||||
where :math:`x_i` is an element of the self tensor.
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Returns:
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||||
Tensor, with the same type and shape as the self tensor.
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||||
Raises:
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TypeError: If dtype of self tensor is not float16, float32, float64, complex64 or complex128.
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||||
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||||
Supported Platforms:
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||||
``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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||||
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||||
Examples:
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>>> input_x = Tensor(np.array([1, 2, 3, 4, 5]), mindspore.float32)
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||||
>>> output = input_x.sigmoid()
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||||
>>> print(output)
|
||||
[0.7310586 0.880797 0.95257413 0.98201376 0.9933072 ]
|
||||
For details, please refer to :func:`mindspore.ops.sigmoid`.
|
||||
"""
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return tensor_operator_registry.get("sigmoid")()(self)
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@ -5362,7 +5362,7 @@ class BatchToSpaceND(Primitive):
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Examples:
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>>> block_size = 2
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>>> crops = [[0, 0], [0, 0]]
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>>> batch_to_space = ops.BatchToSpace(block_size, crops)
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>>> batch_to_space = ops.BatchToSpaceND(block_size, crops)
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>>> input_x = Tensor(np.array([[[[1]]], [[[2]]], [[[3]]], [[[4]]]]), mindspore.float32)
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>>> output = batch_to_space(input_x)
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>>> print(output)
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@ -7504,7 +7504,7 @@ class FillDiagonal(Primitive):
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Args:
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fill_value (float): The fill value.
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wrap (bool, optional): the diagonal ‘wrapped’ after N columns for tall matrices. Default: False.
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wrap (bool, optional): the diagonal `wrapped` after N columns for tall matrices. Default: False.
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Inputs:
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- **input_x** (Tensor) - The shape of tensor is :math:`(x_1, x_2, ..., x_R)`.
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@ -74,11 +74,12 @@ class Accuracy(EvaluationBase):
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Args:
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inputs: Logits and labels. `y_pred` stands for logits, `y` stands for labels. `y_pred` and `y` must be a
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`Tensor`, a list or an array.
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For the 'classification' evaluation type, `y_pred` is a list of floating numbers in range :math:`[0, 1]`
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and the shape is :math:`(N, C)` in most cases (not strictly), where :math:`N` is the number of cases and
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:math:`C` is the number of categories. `y` must be in one-hot format that shape is :math:`(N, C)`, or can
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be transformed to one-hot format that shape is :math:`(N,)`.
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For 'multilabel' evaluation type, the value of `y_pred` and `y` can only be 0 or 1, indices with 1
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- For the 'classification' evaluation type, `y_pred` is a list of floating numbers in range
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:math:`[0, 1]` and the shape is :math:`(N, C)` in most cases (not strictly), where :math:`N`
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is the number of cases and :math:`C` is the number of categories. `y` must be in one-hot format
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that shape is :math:`(N, C)`, or can be transformed to one-hot format that shape is :math:`(N,)`.
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- For 'multilabel' evaluation type, the value of `y_pred` and `y` can only be 0 or 1, indices with 1
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indicate the positive category. The shape of `y_pred` and `y` are both :math:`(N, C)`.
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Raises:
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@ -27,7 +27,7 @@ class ConfusionMatrix(Metric):
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including binary classification and multiple classification.
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If you only need confusion matrix, use this class. If you want to calculate other metrics, such as 'PPV',
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'TPR', 'TNR', etc., use class 'mindspore.train.ConfusionMatrixMetric'.
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'TPR', 'TNR', etc., use class :class:`mindspore.train.ConfusionMatrixMetric` .
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Args:
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num_classes (int): Number of classes in the dataset.
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@ -152,7 +152,7 @@ class ConfusionMatrixMetric(Metric):
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of `metric_name`.
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If you want to calculate metrics related to confusion matrix, such as 'PPV', 'TPR', 'TNR', use this class.
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If you only want to calculate confusion matrix, please use 'mindspore.metrics.ConfusionMatrix'.
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If you only want to calculate confusion matrix, please use :class:`mindspore.train.ConfusionMatrix` .
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Args:
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skip_channel (bool): Whether to skip the measurement calculation on the first channel of the predicted output.
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@ -125,7 +125,7 @@ class Model:
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three elements: the positions of loss value, predicted value and label in outputs of the
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`eval_network`. In this case, the loss value will be passed to the `Loss` metric, the
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predicted value and label will be passed to other metrics.
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:func: `mindindex.nn.metric.set_indexes` is recommended instead of `eval_indexes`.
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:func:`mindspore.train.metric.set_indexes` is recommended instead of `eval_indexes`.
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Default: None.
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amp_level (str): Option for argument `level` in :func:`mindspore.build_train_network`, level for mixed
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precision training. Supports ["O0", "O1", "O2", "O3", "auto"]. Default: "O0".
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