在构造一个简单的感知器神经网络时,我们通常将格式(batch_size,features)输入的2D矩阵传递给二维权矩阵,类似于中的这种简单的神经网络。我总是假设神经网络的感知器/密集/线性层只接受2D格式的输入,并输出另一个2D输出。但最近,我遇到了这样一个模型:线性层接受三维输入张量,并输出另一个三维张量(o1 = sel
该 of PyTorch似乎为递归神经网络提供了可变输入长度的PackedSequence。然而,我发现要正确使用它有点困难。利用pad_packed_sequence恢复由pack_padded_sequence提供的神经网络层的输出,得到T x B x N张量outputs,其中T是最大时间步长,B是批处理,N是隐藏大小。我发现,对于批处理中的短序列,随后的输出都是零。
这是我的问题。对于单个输出任务,其中一个任
我试图用ResNet50上的这个模块替换Conv2d。p) l = self.low_pass(p) return x 预期的输出应该与正常的Conv2d具有相同的通道,但是我在torch.cat()中从内存中取出了cuda。我使用Pytorch0.4.0,在特斯拉P100上运行,图像大小为224x224,