我试图将从Tensorflow模型中保存的权重导入到PyTorch中。到目前为止,结果非常相似。当模型要求使用conv2d和stride=2时,我遇到了一个麻烦。
为了验证失配,我在TF和PyTorch之间建立了一个非常简单的比较。首先,我将conv2d与stride=1进行比较。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
np.random.seed(0)
sess = tf.Session()
# Create random weights and i
我正试图将一些py手电筒代码移植到tensorflow 2.0,并且很难找到如何在这两者之间转换卷积函数。两个库处理填充的方式是关键。基本上,我想要了解我如何能够手动地产生Py手电筒在引擎盖下所做的填充,这样我就可以将它转换为tensorflow。
如果我不做任何填充操作,下面的代码就能工作,但是我不知道在添加了任何填充之后,如何使这两个实现匹配。
output_padding = SOME NUMBER
padding = SOME OTHER NUMBER
strides = 128
tensor = np.random.rand(2, 258, 249)
filters = np.ra
我想在填充序列上执行反向LSTM,这需要在没有填充的情况下颠倒输入序列。 对于这样的批处理(其中_代表填充): a b c _ _ _
d e f g _ _
h i j k l m 如果想要获得: c b a _ _ _
g f e d _ _
m l k j i h TensorFlow有一个函数tf.reverse_sequence,它接受批处理中序列的输入张量和长度,并返回相反的批处理。在Pytorch中有没有简单的方法可以做到这一点?