~torchgpipe.balance.balance by_size：检测每层的CUDA内存使用情况。 具体使用方式如下，用户需要向模型中输入一个样本输入。...balance_by_time partitions = torch.cuda.device_count() sample = torch.rand(128, 3, 224, 224) # 用户需要向模型中输入一个样本输入...Batch 把张量保存在自己的 value 成员变量之中。在调用 call 方法时候，就把传入的方法应用到 value 张量之上。...detach 方法的作用是从autograd图中detach一些张量，得到一组新的张量。...solve的作用就是把这个list尽量平均分配成若干组。 假设模型有6层，每层的运行时间如下，需要分配到两个device之上，那么应该如何分割呢？
Sequential API 顺序API是layer-by-layer的方式，适用于简单的层堆栈，但对于构建多输入、多输出的模型难以实现。...个人并不推荐使用这种方式构建模型，因此简单放个例子： model = Sequential( [ Input(shape=(3,)), Dense(2, activation...它们与函数式API并不冲突，特别是自定义层---创建自己的层来扩展API，很方便的与函数式API结合构建模型。 3.1 Layer类 Keras的一个中心抽象是Layer类。...； call(self, inputs, **kwargs)，其中inputs是张量或张量的嵌套结构（多输入，张量列表），**kwargs是非张量参数。...statistics, learned during training. ❞ 在call()方法中，当training=True时，使用当前batch的输入平均值和方差对输入进行归一化，training
tf.nn.softmax：sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。 ? tf.nn.tanh：将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。...Input：输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。 DenseFeature：特征列接入层，用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。...Flatten：压平层，用于将多维张量压成一维。 Reshape：形状重塑层，改变输入张量的形状。 Concatenate：拼接层，将多个张量在某个维度上拼接。 Add：加法层。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
七、使用 Keras：深入探讨 本章涵盖 使用 Sequential 类、功能 API 和模型子类创建 Keras 模型 使用内置的 Keras 训练和评估循环 使用 Keras 回调函数自定义训练...图 7.1 逐步揭示模型构建的复杂性 7.2.1 Sequential 模型 构建 Keras 模型的最简单方法是使用已知的 Sequential 模型。...列表 7.3 尚未构建的模型没有权重 >>> model.weights # ❶ ValueError: Weights for model sequential_1 have not...但在构建模型之前无法打印摘要！实际上，有一种方法可以让你的Sequential动态构建：只需提前声明模型输入的形状即可。你可以通过Input类实现这一点。...我们称这样的对象为符号张量。它不包含任何实际数据，但它编码了模型在使用时将看到的实际数据张量的规格。它代表未来的数据张量。
这意味着模型期望输入一个4维的张量，而当前的输入数据是一个3维的张量。原因分析在深度学习中，常见的图像处理任务，如图像分类、目标检测等，通常要求输入的数据是一个4维张量。...然而，模型期望输入一个4维张量，其中第一个维度是批量大小（batch size），第二维度是图像的宽度，第三维度是图像的高度，第四维度是颜色通道数。...)以上这些方法都可以将输入数据转换为4维张量，从而解决ValueError: Error when checking错误。...(50, 50, 3)这样的错误时，意味着模型期望输入一个4维张量，但实际传入的数据只有3个维度。...image_shape = (50, 50, 3)# 构建模型model = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape
timesteps, features) 的3D 张量中，通常用循环层（recurrent layer，比如Keras 的LSTM 层）来处理。...# 但是，梯度下降过程必须基于单个标量损失值。 # 因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值。 # 优化器——决定如何基于损失函数对网络进行更新。...#典型的Keras 工作流程 #(1) 定义训练数据：输入张量和目标张量。 #(2) 定义层组成的网络（或模型），将输入映射到目标。 #(3) 配置学习过程：选择损失函数、优化器和需要监控的指标。...#定义模型有两种方法： #一种是使用Sequential 类（仅用于层的线性堆叠，这是目前最常见的网络架构） # 另一种是函数式API（functional API，用于层组成的有向无环图，让你可以构建任意形式的架构...from keras import models from keras import layers #使用Sequential 类 model = models.Sequential() model.add
value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况...如果要实现类似 BN 滑动平均的操作，在 forward 函数中要使用原地（inplace）操作给滑动平均赋值。...tensorboard来可视化训练过程。...因为nn.Linear(m,n)使用的是的内存，线性层太大很容易超出现有显存。 不要在太长的序列上使用RNN。因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列的长度呈线性关系。...除了标记 y 外，尽量少使用一维张量，使用 n*1 的二维张量代替，可以避免一些意想不到的一维张量计算结果。
其实早在官方中文文档出现以前，就有开发者构建了 Keras 的中文文档，而且很多读者都在使用 MoyanZitto 等人构建的中文文档。...最简单的模型是 Sequential 模型，它是由多网络层线性堆叠的栈。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API，它允许构建任意的神经网络图。..., 可以使用 .compile() 来配置学习过程： model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd...# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸，在这里是一个 20 维的向量。...如果它不是共享层), 你可以得到它的输入张量，输出张量，输入尺寸和输出尺寸： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape
784)) 然后，我们可以使用Keras层来加速模型定义过程： from keras.layers import Dense # 可以在TensorFlow张量中调用Keras层 x = Dense...Keras作为语法的快捷方式来生成一个op，将一些张量输入映射到某个张量输出，就是这样。...这个输入张量可以是一个数据馈送op，或者是之前的TensorFlow模型的输出。...(Dense(10, activation='softmax')) 您只需要使用keras.layers.InputLayer在自定义TensorFlow占位符之上开始构建Sequential模型，然后在顶部构建模型的其余部分...当您在张量上调用模型时，您将在输入张量之上创建新的TF op，并且这些op将重新使用Variable已存在于模型中的TF实例。
网络层：神经网络模型的构建模块 网络层是神经网络的基本数据结构。一个网络层把一个或多个数据输入张量进行数据处理过程得到一个或多个输出张量。...在Keras框架中通过把相互兼容的网络层堆叠形成数据处理过程，而网络层的兼容性是指该网络层接收特定形状的输入张量同时返回特东形状的输出张量。...但是梯度下降过程必然是基于一个损失函数标量值；所以，对于有多个损失函数的网络模型来说，所有的损失函数值必须整合(平均化处理)成一个标量值。 特定问题需要选择特定的损失函数。...Keras开发 Keras工作流大致如下： 定义训练数据：输入张量和目标张量； 定义网络层(或网络模型)：由输入张量处理得到输出张量； 配置训练过程--选择损失函数、优化算法以及监测指标； 通过调用模型的...模型定义有两种方法：使用Sequential类(使用于网络层的线性堆叠，目前最常见)；以及函数式API(支持任意网络架构，更灵活)。
对输入张量，进行sigmoid运算 x = fluid.layers.sigmoid(x) concat 让一组张量在某一维度上进行连结 - input 输入，由多维tensor构成的列表 - axis...input () - 输入张量 num_or_sections 如果 num_or_sections 是一个整数，则表示Tensor平均划分为相同大小子Tensor的数量。...，注意与concat进行区别 参数如下 - x 输入张量，可以是单个张量，也可以是张量组成的列表 - axis 指定堆叠的维度 from paddle import fluid import numpy...- x 输入张量 - axis 分割轴，也就是固定该维度，将其他维度展开 # x shape is [4, 4, 3] out = fluid.layers.flatten(x=x, axis=2)#...out shape is [16, 3] cross_entropy 用于计算交叉熵损失，根据硬标签和软标签有不同的输入方式 - input 输入多维张量，最后一维是类别数 - label 输入input
使用 self.net（input），可以在输入数据上使用 nn.module。这只需使用对象的 call（）方法。...作者构建了一个所需层的列表，最后使用 nn.Sequential（）将它们转换为模型。在 list 对象之前使用 * 操作符来展开它。 在前向传导中，我们只是通过模型运行输入。...尤其是，在训练过程中将中间结果保存为图像成本高昂。 使用命令行参数 在代码执行期间使用命令行参数设置参数（批大小、学习速率等）非常方便。...如果可能，使用 .detach（）从图表中释放张量 pytorch跟踪所有涉及张量的自动微分操作。使用 .detach（）防止记录不必要的操作。...在早期的 pytorch 版本中，必须使用 .data 来访问变量的张量。
shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape...： # as first layer in a sequential model:model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=16))# now...Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（p）的输入神经元连接，Dropout层用于防止过拟合。...当使用该层为模型首层时，需要指定input_shape参数 输出shape (batch_size,)+target_shape 例子 # as first layer in a Sequential
我们构建了一个所需要层的列表，并最终使用「nn.Sequential()」将所有层级组合到了一个模型中。我们在 list 对象前使用「*」操作来展开它。...在前向传导过程中，我们直接使用输入数据运行模型。...这个过程可以使用「nn.DataParallel(model)」包装器自动完成。 将所有网络打包到一个超级网络中，并对输入 batch 进行切分 这种模式不太常用。...__str__()) 如果可能的话，请使用「Use .detach()」从计算图中释放张量 为了实现自动微分，PyTorch 会跟踪所有涉及张量的操作。...请使用「.detach()」来防止记录不必要的操作。 使用「.item()」打印出标量张量 你可以直接打印变量。
_init_(self)，推荐使用第一种用法，尽管第二种写法更直观。 forward函数实现前向传播过程，其输入可以是一个或多个tensor。...BN的具体实现过程 网络训练中以batch_size为最小单位不断迭代，而由于每一次的batch有差异，实际是通过变量，以及滑动平均来记录均值与方差。...在此，就有两种简化方式，ModuleList和Sequential。其中Sequential是一个特殊的module，它包含几个子Module，前向传播时会将输入一层接一层的传递下去。...def _make_layer(self, inchannel, outchannel, block_num, stride=1): ''' 构建layer,包含多个residual...其它使用注意事项 8.1 多卡训练 Pytorch在实际使用过程中，往往会使用多卡来进行训练。而多卡训练也包括单机多卡，多机多卡，在这里，我们主要参考单机多卡的使用方式。
一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元，我们现在需要将权重表示为矩阵。 ? ? 张量 实际上神经网络计算只是对张量进行一系列线性代数运算，矩阵是张量的一种形式。...初始化权重和偏差 print(net.fc1.weight) print(net.fc1.bias) 要自定义初始化过程，请原地修改这些张量。...这一过程称之为前向传递。我们将图像数据转换为张量，然后传递给网络架构定义的运算。...使用它来构建等效网络nn.Sequential (documentation)： # Hyperparameters for our network input_size = 784 hidden_sizes...通过这种方式，它能够针对任何一个张量计算一系列操作的梯度。 让我们将张量y减小到标量值，即平均值。 ? 你可以检查X和Y的梯度，但是它们现在是空的 ?
案例应用一：使用CNN实现MNIST手写数字分类 5. 案例应用二：使用CNN重新实现猫狗图片分类 6. 迁移学习 6.1 提取模型中的层结构 6.2 提取参数及自定义初始化 7....(x) x = self.layer3(x) return x 同样使用 nn.Sequential( )将 nn....BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。...，通过类似解码的过程，将它映射到一个更高的维度，最后生成一个与输入数据相似的数据，这就是假的图片。... 前面只是使用了简单的全连接网络来构建生成器和判别器，我们同样可以使用更复杂的卷积神经网络来构建生成器和判别器。
本章还提供了有关使用诸如 Keras 之类的高级 API 构建自定义模型（使用自定义低级操作）的详细指南。...例如，给定一组输入记录，可以将训练模型理解为计算模型参数（或权重）的过程。 推理可以看作是一个过程，使用数学核心和学习到的参数来生成给定输入集的预测。...由于这些是基本的构建块，因此我们可以在训练和推理阶段定义和自定义层的行为。 换句话说，我们具有在前进和后退过程中定义层行为的能力（如果适用）。...让我们使用Sequential API 构建神经网络，以对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。...本节包含以下章节： 第 3 章，“设计和构建输入数据管道” 第 4 章，“模型训练和 TensorBoard 的使用” 三、设计和构建输入数据管道 本章将概述如何构建复杂的输入数据管道，以使用由TFRecords
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
