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1
回答
在
torch.nn.Sequential
中
重新排列
神经网络
层
、
、
、
我期待着找到一种
重新排列
序列的方法,因为我正在尝试构建一个可逆卷积
神经网络
,我有很多层,我只想颠倒序列
中
各层的顺序。我知道这个示例很简单,但在我的例子
中
,我有很多层,我不能通过编写相反的路径来做到这一点。
浏览 28
提问于2021-11-06
得票数 1
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1
回答
模型列车起点
、
、
、
、
在
训练cnn之前,我想先设定一个起点。如何为模型设定一个起点?这是我的密码。另外,我想知道,每次我重新训练模型时,起点是否会改变?任何帮助都是非常感谢的。
浏览 4
提问于2021-12-18
得票数 0
1
回答
只使用预先训练过的火炬视觉网络的某些
层
、
、
、
、
我试图只使用预先训练过的火炬视觉
中
的某些
层
,更快-RCNN网络初始化为:model.eval()y = model(x)AttributeError: 'dict' object has no attribute 'di
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
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1
回答
为什么
在
改进的预先训练的pytorch模型中新的
层
被忽略?
、
、
我正在尝试将分类
层
添加到预训练的Bert模型
中
。list(model.children()) model.classifier = new_classifier 当我打印出模型时,我可以
在
摘要中看到新的
层
,但当我试图训练或预测pytorch时,只是忽略了新的
层
。我还尝试了最后两行: n
浏览 16
提问于2021-08-08
得票数 0
1
回答
如何向Pytorch RNN添加隐藏神经元
、
、
、
如何将隐藏的神经元添加到pytorch
中
的递归
神经网络
?
在
我的理解
中
,torch.nn.RNN有n个神经元,输入是输入和隐藏状态,其中n等于隐藏状态的大小。 如何在神经元返回隐藏状态之前添加额外的
层
?我还尝试使用
torch.nn.Sequential
来堆叠具有不同大小输入/输出的单个RNN,但这不起作用,因为顺序对象似乎不会传递额外的参数(h0,初始隐藏状态)。
浏览 1
提问于2020-08-02
得票数 0
1
回答
如何在PyTorch
中
向顺序
层
添加LSTM、GRU或其他递归
层
?
我喜欢使用
torch.nn.Sequential
,如 torch.nn.Conv1d(196, 196, kernel_size=15, stride=4),) 但是,当我想要添加一个循环
层
(如torch.nn.GRU )时,它将无法工作,因为PyTorch
中
的递归
层
的输出是一个元组对于这个例子,假设我想将torch.nn.GRU(input_size=2, hidden_
浏览 1
提问于2018-06-12
得票数 2
1
回答
火炬传递
中
的暹罗
神经网络
、
如何在PyTorch
中
实现暹罗
神经网络
?
浏览 5
提问于2018-12-16
得票数 5
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1
回答
在
非Resnet
神经网络
中
创建跳过连接
我想在我的
神经网络
中
添加一个跳转连接;我不是想实现一个ResNet,只是一个普通的MLP。我找不到不指向resnet或densenet的资源。我试图天真地添加
层
,但这是一个错误,我会感谢您的帮助。谢谢 output_size = 40 layer_0 = model.add_module
浏览 4
提问于2022-09-14
得票数 2
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1
回答
chatgpt 的
神经网络
一共有多少
层
?
、
、
据说有一千亿参数,这些参数每层是怎么分布的
浏览 339
提问于2023-11-27
1
回答
即使所有变量的requires_grad = False,PyTorch损失也会降低
当我使用PyTorch创建
神经网络
时,使用
torch.nn.Sequential
方法来定义
层
,似乎默认情况下参数具有requires_grad = False。然而,当我训练这个网络时,损失就会减少。如果
层
不是通过渐变更新的,这怎么可能呢?__init__() torch.nn.Linear(10, 5), torch.nn.Linear
浏览 93
提问于2019-07-24
得票数 2
1
回答
如何在放电筒
中
实现部分条纹卷积
层
?
、
、
、
文中提到它的发电机网络是由“一叠部分跨距卷积
层
”组成的,我发现了两种不同的方法来实现这一点,一种是: # other layers...torch.nn.ConvTranspose2d(),)
torch.nn.Sequential
( torch.nn.Conv2D(), # other layers...
浏览 5
提问于2021-02-20
得票数 2
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3
回答
CNN前馈或反向传播模型
、
、
、
卷积
神经网络
(CNN)是前馈模型还是反向传播模型。通过比较的博客和维基百科对CNN的定义,我得到了这种困惑。
浏览 0
提问于2017-03-14
得票数 3
1
回答
在
自动编码器
中
不能将mat1和mat2形状相乘以压缩图像
、
、
、
所以我通过以下代码将图像夷为平地,但是,我收到了以下错误:我使用一个自动编码器来压缩360倍的图像(所以我开始从3x120x120输入到编码器
中
的__init__() torch.nn.Lineartorch.nn.ReLU(), )
浏览 2
提问于2022-07-17
得票数 0
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1
回答
什么时候使用一个只有一个输出神经元的
神经网络
,何时使用多个输出神经元?
、
、
我试着理解
在
输出
层
中使用只有一个输出神经元和多个神经元的
神经网络
之间的区别。 有谁知道区别吗?
浏览 2
提问于2021-01-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
降维自动编码器火炬
、
、
、
、
我正在尝试使用下面代码的自动编码器作为降维工具,我想知道如何“提取”隐藏
层
并将其用于我的目的。__init__() self.encoder =
torch.nn.Sequential
( torch.nn.Linear(8, 4), self.decoder =
torch.nn.Sequential
浏览 8
提问于2022-10-20
得票数 0
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1
回答
随机森林与
神经网络
、
、
、
为什么
在
分类任务
中
,
神经网络
被认为是比随机森林更好的模型?
在
一个10类分类问题中,我尝试了这两种模型,随机森林的性能要好于有1个隐
层
的
神经网络
,而比有3个隐
层
的
神经网络
略差。为了比较它们,我使用了相同数量的估计器(
在
随机森林中)和神经元(用于
神经网络
中
的隐
层
)。
浏览 0
提问于2020-06-12
得票数 -1
2
回答
神经网络
,最小数目的神经元
、
我有一个2D表面,在那里,一艘船(以恒定的速度)
在
现场周围航行以获取糖果。船每捡到一颗糖果,我就增加健身能力。NN有一个输出来引导船(左0,右1,所以0.5是直进的),
在
范围内有四个输入-1。有没有办法计算隐藏
层
中
神经元的最小数目?我还尝试给出两个输入,而不是四个,第一个是点积,第二个是(0/1),如果糖果是在船的左右。似乎这种方法
在
隐藏
层
神经元较少的情况下效果更好。
浏览 11
提问于2015-11-11
得票数 2
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1
回答
神经网络
中
神经网络
的反向传播与结构
、
、
、
、
我正在尝试使用坐骨
神经网络
框架学习
神经网络
,我了解
神经网络
的基本知识,现在尝试用scikit-learn来实现它。但我对两点感到困惑。 Layer("Softm
浏览 0
提问于2017-02-07
得票数 0
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4
回答
反向传播和前馈
神经网络
有什么区别?
、
、
、
反向传播和前馈
神经网络
有什么区别? 除了流向之外,还有其他的区别吗?
浏览 10
提问于2015-02-09
得票数 42
回答已采纳
1
回答
从支持向量机到
神经网络
的移动(反向传播)
、
、
我也想试试
神经网络
。我读过一些关于
神经网络
是如何工作的文献,但是这个理论很重,我不知道它将如何适用于我的情况。所以,如果有人能帮我说清楚,尤其是
神经网络
的架构,那就太好了。目前,
在
支持向量机
中
,我有200个特征(分为4大类),用来识别文本。如果我移动到有200个特征的
神经网络
,这是否意味着输入
层
会有200个中子?如果有200个特征,这将如何导致
神经网络
的结构(就数字
层
(隐藏
层
)和中子而言)?
在
浏览 2
提问于2014-03-06
得票数 1
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