我从别人那里接过一些代码,我的任务是在pytorch中重现相同的模型和性能。我也得到了该模型的最佳超参数。在尝试了很长一段时间后,我发现如果我将drop - out rate设置为0,那么我的测试性能是最好的。它停止得越早,失落率就越小。事实上,它的表现比以前的模型要好一点。而之前的模型有显着的辍读率。
数据大小约为3300万行。神经网络大概有4-5层。总输入嵌入约为1000。虽然我很高兴看到这场表演,但我想知道这是不是某种危险信号。因为如果没有辍学,我就没有其他的正则化了。它在这方面的表现很好,这可能意味着可能存在一些数据泄漏或其他什么?在这种情况下,寻找一些关于dropout的智慧。
我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征,因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时,它给出了相同的特征长度,但当我尝试PyTorch版本时,它给我的长度是1000。 Tensorflow的代码如下 import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import pickle
from tqdm import tqdm, tqdm_notebook
import os
import random
import time
import math
import tensorflow
是否可以确定正在使用哪个已安装版本的cuda installed tensoflow? 例如,在pytorch中我可以做到:torch._C._cuda_getDriverVersion() 注意:我不是在寻找像Which TensorFlow and CUDA version combinations are compatible?这样的兼容性组合
我正在尝试联合训练两个MLP,每个MLP预测一个不同的实值变量。我想要最小化这两个输出的损失,但我想在一些“热身”迭代中修复其中一个。
我是tensorflow的新手,但基本上我在Pytorch中寻找与此类似的东西:
def loss(self, *args, **kwargs) -> torch.Tensor:
# Extract data
data, target, probability = args
# Iterate through each model and sum nll
nll = []