Pytorch中的许多损失函数都是在nn.modules.loss和nn.functional中实现的。
例如,下面的两行返回相同的结果。
import torch.nn as nn
import torch.functional as F
nn.L1Loss()(x,y)
F.l1_loss(x,y)
为什么有两个实现?
其他参数损失函数的相合性
损失函数的实例化带来了一些好处。
否则
我正在尝试将Keras模型转换为PyTorch。现在,它涉及来自keras的keras。当我在pytorch中使用torch.nn.UpsamplingNearest2d时,由于UpSampling2D在keras中的默认值是nearest,因此得到了不同的不一致结果。例子如下:
Keras行为
In [3]: t1 = tf.random_normal([32, 8, 8, 512]) # as we have channels last in keras
In [4]: u_s = tf.keras.layers.UpS
我正在使用Google colab。我想转换.pt模型从我的谷歌驱动器到.h5模型。我遵循链接https://github.com/gmalivenko/pytorch2keras和https://www.programmersought.com/article/57938937172/并安装库,还编写如下代码: %pip install pytorch2keras
%pip install onnx==1.8.1 import numpy as np
from numpy import random
from random import uniform
import torch
from
我必须从pytorch切换到keras,在py手电筒中,我可以用这样的代码创建类似模块的层:
from pytorch import nn
class up(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch):
super(up, self).__init__()
self.up = nn.Upsample(scale_factor=2)
self.conv = nn.Conv2D(in_ch, out_ch)
# !!!! here two layers packaged in one
def forward(self
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batchnormalization层,请取消注释指向它的几行,然后再次比较结果。 import tensorflow as tf
import numpy as np
from collections import OrderedDict
fro
我想实现这个学习率方法,就像论文中所说的那样,注意就是你所需要的一切。我在Tensorflow中有这段代码,但我也想用Pytorch实现它。我知道Pytorch有这方面的模块(https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/optim/lr_scheduler.html),但是我该怎么做一个定制的调度器呢?或者上面的某个lr_scheduler已经完成了相同的功能? Tensorflow代码: class CustomSchedule(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):
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