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如何在使用Tensorflow作为后台的情况下，在keras中实现BCEWithLogitsLoss，并将其作为自定义损失函数。我在PyTorch中使用了torch中定义的BCEWithLogitsLoss。 如何在Keras中实现同样的功能？
浏览 38提问于2019-04-15得票数 2
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我有一个模型，我正试图在一个存在类不平衡的数据集上进行训练。这个问题是一个多标签分类问题(每个样本有一个或多个标签)。我还为我的数据集计算了每个类的权重。我确实看到了这个实现：BCEWithLogitsLoss in Keras 这是pytorch中的等价物： criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=trainset.labels_weights.tometrics=[full_multi_label_metric]) 其
浏览 29提问于2020-01-10得票数 0
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根据的说法，类BCEWithLogitsLoss()的优点是可以使用
我现在简化了这些术语，并在计算了几行之后得到：我很想知道是不是这样做的
浏览 0提问于2021-04-01得票数 5
我正在尝试在keras中模仿pytorch神经网络。我确信我的keras版本的神经网络与pytorch中的非常接近，但在训练过程中，我看到pytorch网络的损失值比keras网络的损失值要低得多。我想知道这是不是因为我没有正确复制keras中的pytorch网络，或者两个框架中的损失计算是不同的。网络中的所有层都是使用L2正则
浏览 555提问于2020-04-26得票数 3
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例如，查看如下所示的存储库：https://github.com/TencentYoutuResearch/PedestrianDetection-NohNMS 我是否可以下载.pth文件并从中创建一个Keras我在想，如果我只是想测试他们的模型，也许我可以下载他们的.pth文件，然后做一些类似"my_model = keras.model(pth_file)“的事情，而不是下载并尝试编译上面的整个存储库，你就明白了
浏览 104提问于2021-08-16得票数 0
我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
我正在学习pytorch，并想用一个seq2seq示例()来练习它，这是一个keras 101示例，它在字符级别的特征(没有嵌入)上将eng转换为fra。Keras代码如下：from keras.layers import Input, LSTM, Dense可能导致错误的一件事
浏览 4提问于2019-08-10得票数 0
关于CoreML模型的教程都是将TensorFlow模型或PyTorch模型转换为CoreML模型。如何在Python语言中通过TensorFlow、Keras或PyTorch来读取和部署CoreML模型？
浏览 28提问于2020-09-06得票数 0
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我有一个希望加载到同一个模型中的Keras h5文件，但是这个文件是使用PyTorch创建的。ONXX是一个可行的中介选择吗？我还能用什么？
浏览 0提问于2019-08-01得票数 1
我正在将模型从PyTorch移植到Keras/Tensorflow，并且我希望确保使用相同的算法进行权重初始化。如何在Keras中模拟PyTorch的权值初始化？
浏览 16提问于2022-05-10得票数 0
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我在Medium上读了一篇名为Differential Learning Rates的文章，想知道这是否可以应用到Keras中。我能够找到在pytorch中实现的这种技术。这可以在Keras中实现吗？有没有人可以提供的示例代码？
浏览 54提问于2019-01-17得票数 3
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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。现在，让我们对PyTorch做同样的事情。PyTorch Behaviour
In [2]: t1 = torch.randn([3
浏览 17提问于2022-03-23得票数 1
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是否在Keras中实现了Weldon pooling 1？1 T. Durand，N. Thome和M.在CVPR，2016年。
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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
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我想将一些代码从keras移植到pytorch，但我在PyTorch中找不到与Keras的binary_crossentropy等效的代码。PyTorch的binary_cross_entropy与keras的行为不同。reduce=False)# [ 0.3305, 0.9916],import kera
浏览 1提问于2018-07-12得票数 0
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我一直在跟踪使用实现的pyTorch，并希望使用Tensorflow和Keras进行测试。我在Keras中使用了相同的加权模型(VGG16)，并且能够成功地执行向前通过和元素的分区。# keras-tensorflow implementations = (R[l+1]/z) # Element wise division step(2)
但是我在</e
浏览 7提问于2020-06-24得票数 2
我想在Tensorflow中实现这个PyTorch代码，但我是新手，我正在寻找一些帮助/资源。Pytorch中的代码结合了前向传播中的两个卷积： def __init__(self, in_features, out_features我知道我可以做一个一维卷积：我
浏览 3提问于2022-02-19得票数 1
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我正在研究如何为一个研究问题实现一个卷积神经网络。我听说过像Pytorch和Tensorflow这样的深度学习库，并希望获得一些关于它们适合我的需求的更多信息。我没有听到关于Tensorflow的很好的东西在易用性方面。我听说火炬更容易使用。但是似乎有更多关于Tensorflow的教程，特别是关于创建CNN的教程。在确定哪种图书馆最适合我的需求时，我应该问自己什么类型的问题？
浏览 0提问于2018-12-19得票数 4
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我开始使用Pytorch，目前正在做一个项目，我正在使用一个简单的前馈神经网络进行线性回归。问题是，我在Pytorch中找不到任何可以让我获得Keras或SKlearn中线性回归模型的准确性的东西。在keras中，只需在编译函数中设置metrics=["accuracy"]即可。我在Pytorch的文档和官方网站上搜索了一下，但什么也没找到。这个API似乎不存在于Pyto
浏览 16提问于2019-10-06得票数 1
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