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2
回答
在
Pytorch
中
寻找
Tensorflow
归一化
层
的
等价物
、
我用
的
是'tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Normalization'。这一
层
很酷,因为你可以在这一
层
中保存权重,以便将任何输入数据规格化到这一
层
。但是,我找不到any normalization layer in
Pytorch
。有没有一
层
起到同样
的
作用?
浏览 43
提问于2021-02-08
得票数 0
1
回答
将CSRA从
pyTorch
转换为
TensorFlow
、
、
我试图用 (而不是
PyTorch
)实现
TensorFlow
中
的
CSRA模块,使用MobileNetV3作为特性提取器。我只精通
TensorFlow
,在从
PyTorch
到
TensorFlow
的
翻译
中
遇到了一些困难。 实现该模块
的
使用了一些
在
TensorFlow
中
不常用
的
函数,而those为这些函数提供
的
帮助很少。
Tens
浏览 2
提问于2022-05-23
得票数 0
1
回答
tensorflow
2.0卷积
层
中
的
自定义填充
、
、
、
、
在
Pytorch
中
,nn.conv2d()
的
填充参数允许用户输入选择
的
填充大小(如p=n)。
TensorFlow
没有这样
的
等价物
。我们如何实现类似的定制?如果设计一个小型网络,使用通常
的
CNN
层
,如池和FC,从输入
层
开始演示如何实现它,将是非常值得赞赏
的
。
浏览 0
提问于2021-09-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
我可以
在
CNN中使用
层
标准化吗?
、
、
、
、
我看到
层
标准化是比批量标准化更现代
的
标准化方法,而且
在
Tensorflow
中
编码非常简单。但我认为
层
归一化
是为RNN设计
的
,而批量
归一化
是为CNN设计
的
。我可以
在
CNN中使用
层
归一化
来处理图像分类任务吗?选择批
归一化
或
层
的
标准是什么?
浏览 1
提问于2017-07-06
得票数 7
1
回答
Pytorch
相当于Google Seedbank
、
、
Pytorch
有没有的
等价物
?Seedbank
中
的
一切(毫不奇怪)都是基于
Tensorflow
的
,我想学习
Pytorch
。
浏览 0
提问于2019-11-26
得票数 0
1
回答
从keras h5转换为完全连接
层
失配
的
模型
、
、
、
我使用mmdnn将两个模型(vgg16和resnet50)从带有
TensorFlow
后端(来自as model.save文件)
的
Keras转换为
PyTorch
。这是通过以下方式完成
的
:mode
浏览 4
提问于2021-06-16
得票数 6
回答已采纳
1
回答
PyTorch
中
是否存在均值-方差
归一化
层
?
、
、
我是
PyTorch
的
新手,我想在我
的
网络
中
添加一个均值-方差
归一化
层
,它将把特征
归一化
为零均值和单位标准差。我
在
阅读文档时有点困惑,有人能给我一些线索吗?
浏览 8
提问于2021-08-26
得票数 0
1
回答
在
没有可学习参数
的
情况下,火炬
中
的
层
规范化吗?
、
、
我们可以通过by:torch.nn.LayerNorm(shape)
在
Pytorch
中
添加
层
规范化。但是,这是具有可学习参数
的
层
规范化。也就是说,它
的
方程式如下:有没有没有可学习参数
的
内建
层
归一化
?
浏览 4
提问于2022-06-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在
tensorflow
2.0
中
使用图层列表?
、
我想这是因为我试图将
TensorFlow
层
放入一个普通
的
列表
中
。 有没有人知道我如何解决这个问题,并能够创建一个图层列表?我不想使用Sequential,因为它不太灵活。
在
PyTorch
中
他们有ModuleLists,你可以用它来代替列表,
在
TensorFlow
中有没有我可以使用
的
等价物
? !pip install
tensorflow
-gpu==2.0.0-alpha0 impo
浏览 22
提问于2019-05-14
得票数 4
1
回答
从
pytorch
导出批量标准权重到Keras
的
问题
、
、
、
、
我关注,,但它们并不能解决我
的
问题。下面是我
的
测试代码,
pytorch
和keras之间
的
结果在1e-2到1e-3量级
的
误差很大。函数b0,b1类似于torch
的
结果,但仍然不太准确。b2尝试遵循中使用
的
公式。 卷积部分产生相同
的
结果,但我停留在batchnorm
层
。我还对
pytorch
使用eval(),对
pytorch
使用no_grad(),对keras模型使用mod
浏览 2
提问于2020-07-31
得票数 1
2
回答
如何像
Pytorch
中
的
conv2d参数"groups“一样
在
tensorflow
中
获得每通道卷积?
、
我正在做一个项目,我指的是一个已经
在
Pytorch
中
建立
的
网络。它
的
一个
层
有conv2d
层
,其中group =某个值。当我
在
Tensorflow
中
构建项目时。考虑到我
在
tensorflow
的
conv2d
层
中
没有找到任何组参数,我该如何处理这个特定
的
层
呢?我在网上搜索,但找不到任何具体
的
浏览 56
提问于2019-06-22
得票数 2
2
回答
如何在LSTM
中
实现
Tensorflow
批量规范化
、
、
、
、
我当前
的
LSTM网络如下所示。
浏览 0
提问于2017-10-25
得票数 19
2
回答
Tensorflow
's tf.keras.layers.Dense和
PyTorch
's torch.nn.Linear
的
区别?
、
关于
Tensorflow
是如何定义其线性
层
的
,我有一个快速
的
(也可能是愚蠢
的
)问题。
在
PyTorch
中
,线性(或稠密)
层
定义为,y=x^T+b,其中A和b是线性
层
的
权重矩阵和偏置向量(见)。然而,我无法精确地为
Tensorflow
找到一个等价
的
方程!它和
PyTorch
是一样
的
还是只是y=x+b? 提前谢谢你!
浏览 3
提问于2021-03-14
得票数 11
回答已采纳
1
回答
火把中有tf.random_gamma
的
替代品吗?
、
、
我正在将
TensorFlow
存储库转换为
PyTorch
代码。tf.squeeze(tf.random_gamma(shape =(self.n_sample,),alpha=self.alpha+tf.to_float(self.B))) 我想知道tf.random_gamma
在
PyTorch
中
的
等价物
。我认为torch.distributions.gamma.Gamma
的
工作方式不一样。
浏览 4
提问于2022-07-10
得票数 -1
回答已采纳
2
回答
批处理规范化
在
keras和
pytorch
中
似乎不一样。
、
、
、
我有一个简单
的
模型,并尝试如何批量
归一化
工作,适用于线性
层
。它似乎根本没有规范化,因为默认情况下,它在keras
中
初始化为identity。
在
pytorch
中
检查了相同
的
权重后,它
的
批量规范化确实会进行更改。请看下面的内容。为什么?模型
中
的
错误在哪里?Edit:自包含
的
示例,用于打印keras和
pytorch
模型
的
结果,以便进行可视比较。要使用b
浏览 2
提问于2019-04-16
得票数 2
1
回答
神经网络
层
激活
的
可视化
、
张量流或角
的
特征可视化很容易,可以在这里找到。或我使用
PyTorch
和预先训练
的
resnet18模型。我只需要输入图像并为特定
的
层
(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。
在
预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。 简单地说,如何将一个代码链接到
PyTorch
?如何获取resnet18
PyTorch
中
的
特定
层
以及如何获得输入图像
的
激活。我
在</
浏览 2
提问于2019-11-24
得票数 3
回答已采纳
1
回答
利用
TensorFlow
层
的
`kernel_constraint`实现权重
归一化
、
、
、
一些
TensorFlow
层
(如和 )接受一个kernel_constraint参数,根据,该参数实现了 可选
的
投影函数,在被优化器更新后应用于内核(例如,用于实现
层
权
的
范数约束或值约束)。
在
,Salimans等。提出了一种称为权值
归一化
的
神经网络
归一化
技术,该技术对网络
层
的
权向量进行规范化,而批
归一化
则对通过该
层
的
实际数据批进行规范化。
浏览 1
提问于2018-07-15
得票数 7
1
回答
什么是
TensorFlow
中
的
PytorNN模块
的
别名?
、
、
、
我正在尝试
在
TensorFlow
中
实现三重奏关注。我面临
的
问题之一是
在
TensorFlow
中用什么代替NN.module class ChannelPool(nn.Module): return
浏览 14
提问于2021-09-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Pytorch
:将输入规范化添加到模型(分割
层
)
我想将图像
归一化
添加到现有的
pytorch
模型
中
,这样我就不必再对输入图像进行
归一化
了。我找不到一个
层
来执行这里显示
在
numpy
中
的
输入规范化所需
的
除法或减法: import cv2img = cv2.imread("my_img.jpg") img上完成
归一化
,以节省推理过程
中
的
时间。此外,我不能使用torchvisio
浏览 36
提问于2020-06-20
得票数 3
回答已采纳
1
回答
tf.contrib.layers.batch_norm可以像论文中那样计算2-D卷积批
归一化
吗?
、
正如批次
归一化
的
原始论文中所描述
的
,一维特征(例如,来自完全连接
的
层
)上
的
批次
归一化
与二维特征(例如,来自卷积
层
)上
的
批次
归一化
在
非平凡方面是不同
的
。
tensorflow
库提供了一种使用一维特征进行批量
归一化
的
简单方法,但我不确定它是否适用于二维特征。该工具是tf.contrib.layers.batch_norm。我不完全理解
浏览 3
提问于2017-05-24
得票数 0
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