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沙龙
1
回答
在
PyTorch
中
为
nn.functional.conv2d
提供
权重
我正在尝试学习一个接受3个通道并输出3个通道的3x3 conv2d层的
权重
。
在
本讨论
中
,请考虑每种情况下的bias=0。但是,conv层的
权重
是间接学习的。2d卷积层的
权重
则精确地是使用该MLP学习的
权重
,即nn.Linear(9,9)。我知道在这种情况下,我将不得不使用
nn.functional.conv2d
(input,weight)。但是如何准确地从MLP中提取
权重
并将其用于卷积还不清楚,可以考虑以下几点。nn.Linear(9,9) d
浏览 43
提问于2021-02-07
得票数 0
1
回答
在
PyTorch
中
为
嵌入层分配自定义
权重
、
、
、
PyTorch
的nn.Embedding支持只为特定值手动设置嵌入
权重
吗?我知道我可以像这样设定整个嵌入层的
权重
-emb_layer.weights = torch.nn.Parameter(torch.from_numpy(weight_matrix)) 但是,
PyTorch
是否
提供
了任何简洁有效的方法来
为
一个特定的值设置嵌入权值?
浏览 10
提问于2022-05-13
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1
回答
什么是
PyTorch
替代Keras input_shape,output_shape,get_weights,get_config和汇总?
、
在
Keras
中
,
在
创建模型之后,我们可以使用model.input_shape,model.output_shape看到它的输入和输出形状。对于
权重
和配置,我们可以分别使用model.get_weights()和model.get_config()。为了
在
PyTorch
中
获得摘要,我们打印了模型print(model)
浏览 2
提问于2018-11-23
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1
回答
在
pytorch
中
conv的默认
权重
初始化器是什么?
、
问题展示了如何在
Pytorch
中
初始化
权重
。但是,Conv和Dense
在
Pytorch
中
的默认
权重
初始化器是什么?
Pytorch
使用什么发行版?
浏览 0
提问于2018-04-13
得票数 15
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1
回答
如何通过自定义数据集使用VGG16(
pytorch
)创建预训练
权重
、
、
、
我刚刚开始学习
pytorch
。然后从那里带来的
权重
将用于SSD。提前谢谢你
浏览 11
提问于2021-10-22
得票数 0
2
回答
拥抱脸部模型Bio_ClinicalBERT产生404错误
、
、
= text.sequence_tagger('bilstm-bert', preproc, bert_model=MODEL_NAME)拥抱脸有没有
提供
任何形式的健康检查来确定他们的模特的状态问题2-处理我
在
早期训练迭代中保存的文件(model.h5、model.json和preproc.sav),我得到了上面所示的相同的404错误。我不明白这些文件中出现了对拥抱面孔的调用。它似乎不在.json
中
,而且.h5和.sav文件格式很难检查。
浏览 2
提问于2021-05-21
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1
回答
如何计算两个网络的平均
权重
?
、
、
、
假设在
PyTorch
中
,我有model1和model2,它们具有相同的架构。他们
在
相同的数据上接受了进一步的培训,或者有一种模型是早期版本的,但它在技术上与这个问题无关。现在,我想将model的
权重
设置
为
model1和model2
权重
的平均值。我如何在
PyTorch
中
做到这一点?
浏览 0
提问于2018-02-01
得票数 12
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1
回答
Pytorch
中
的向量张量元素乘法
、
、
我试图从表示
Pytorch
中
图像的张量中提取亮度,因此我需要将大小
为
3的向量(对于三个RGB值
权重
)逐个元素地乘以表示图像的3xNxN张量,以便最终获得一个NxN矩阵,其中张量的三个通道已与向量
中
给出的
权重
相加我猜有
Pytorch
操作可以帮助我
在
没有循环的情况下做到这一点,但我还没有找到它们。
浏览 13
提问于2020-05-03
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1
回答
TensorFlow或
Pytorch
:用于分类的神经网络-约束从有限集中选择的一些
权重
、
、
、
在
TensorFlow/Keras或
Pytorch
中
训练用于分类的神经网络时,是否可以对输出层
中
的
权重
施加约束,以便从特定的有限可行集中选择它们?例如,假设W是输出层
中
的
权重
,是否可以对W施加约束,以便从集合S={W_1,W_2,...,W_n}中选择最佳W,其中每个W_i都是W的给定可行值?也就是说,我将把W_1,...,W_n的值
提供
给模型 如果在TensorFlow或
Pytorch
中
不能做到这一点,有
浏览 2
提问于2020-12-28
得票数 0
1
回答
在
PyTorch
中
为
训练数据添加自定义
权重
、
、
、
是否可以
在
PyTorch
中
为
训练实例添加自定义
权重
?更明确地说,我想为数据集中的每一行添加一个自定义
权重
。默认情况下,
权重
为1,这意味着每个数据对我的模型都同样重要。
浏览 1
提问于2021-02-25
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2
回答
如何将权值应用于Tensorflow
中
的乙状结肠交叉熵损失函数?
、
训练数据集包含两个类别A和B,相应地,我们
在
目标标签中表示
为
1和0。Out标签数据严重倾向于0类,这大约占数据的95%,而我们的类1仅占5%。在这种情况下,我们应该如何构建我们的损失函数?我发现Tensorflow有一个可以用于
权重
的函数:不用说,相同的网络
在
相同的数据集上进
浏览 1
提问于2018-04-13
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1
回答
简单Conv网
、
我是新的火把,我想要你的灯
在
一个小的网,我试图设置。self.num_flat_features(x))) 我已经检查了中间"x“张量
在
正向过程
中
的尺寸是很好的
浏览 0
提问于2019-09-11
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1
回答
是否可以停止机器学习训练,稍后再继续?
、
、
、
结果,机器学习需要一些时间,而且
在
中间被切断了,到目前为止,我被迫使用可以
在
24小时内训练的数据集和纪元进行学习,突然我想,“我们不能积累训练吗?”所以我的问题是,举个例子,如果我最多训练了100个时期,但只有50次就被切断了,那么我不能在下一次训练
中
从50开始吗?
浏览 5
提问于2020-08-18
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1
回答
PyTorch
-模型参数
权重
的意外形状
、
、
、
我
在
Pytorch
中
创建了一个完全连接的网络,其中包含一个输入层的形状(1,784)和第一个隐藏层的shape (1,256)。weight.data.shape给我torch.Size([128, 256]),而实际上,
在
大小
为
784的输入层和大小
为
256的隐藏层之间,我期待的是形状(784,256)的矩阵。所以,
在
第一种情况下,我看到了下一个
浏览 9
提问于2020-04-30
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1
回答
在
JupyterNotebook中下载的模型位于何处?
、
、
、
、
那么,这些下载的模型/数据/令牌器存储
在
我的机器
中
的什么地方? 谢谢!
浏览 12
提问于2020-12-27
得票数 0
1
回答
数据格式和实际形状
、
我正在尝试将TensorFlow检查点
权重
迁移到
PyTorch
。当我使用cp.load_variable(<CKPT>, <FIELD_NAME>)提取一些
权重
时,我得到一个4D列表,排序
为
HWCN,例如1,1,512,1024,这显然是HWCN。但是,所有卷积块data_format都被设置
为
NHWC。 所以,问题是,为什么会有错配?我该相信什么?from cp.load_variable的4D列表正确吗?
浏览 1
提问于2020-06-12
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1
回答
如何加载预先训练好的
pytorch
权重
、
、
我正在关注这个博客,想在onnx运行时运行
pytorch
模型。在这里,
在
示例
中
,它给出了一个预训练
权重
,以及如何从本地磁盘加载预训练
权重
的URL。# Load pretrained model weights model_url = 'https://s3.amazonaws.com/
pytorch
/test_data/export/superres_epoch100model_url, map_location=ma
浏览 16
提问于2021-05-17
得票数 0
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1
回答
进行类不平衡正则化的正确位置(数据级或批次级)
、
、
我
在
训练的时候用了一批100。 当计算BinaryCrossEntropyLoss (以
pytorch
为
单位)时,可以
提供
每个批次元素的正则化
权重
。我的问题是:要计算一般类别
权重
,更有意义的是
在
开始时计算1次(因此1/(10000/(100000)对于正例),并用这个值衡量每个样本的损失 或者: 通过首先找出批次类别不平衡来计算批次级别的
权重
(例如,
在
批次
中
可能是25个正数和75个负数,因此1
浏览 25
提问于2019-10-04
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1
回答
线性层的
PyTorch
和Chainer实现-它们是等价的吗?
、
、
、
在
PyTorch
中
,线性层的行为遵循文档:根据,输入和输出数据的形状如下: 输出:(N,∗,out_features),其中除最后一个维度外现在,让我们尝试
在
py手电筒
中
创建一个线性层并执行操作。我想要一个有8个通道的输出,而输入数据将有3个通道。考虑到线性层是如何工作的,我把它想象成8个节点,通过一个突触连接起来,保持一个
权重
,输入样本
中
的每个通道都有一个
权重
,因此
在</
浏览 1
提问于2019-05-08
得票数 1
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1
回答
AWS lambda - sam构建torch库依赖项时返回错误
、
、
、
、
按照教程,我将尝试使用
pytorch
模型。我按照预期设置了Dockerfile文件,当我运行sam build时,除了要求之外,一切都可以正常工作。
浏览 11
提问于2021-05-28
得票数 0
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