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(7776)
视频
沙龙
2
回答
如
何在
pytorch
中
初始化
不同
风格
的
nn.Sequential
块
的
不同
层
的
权重
?
python
、
pytorch
假设我有一个
nn.Sequential
块
,它有两个线性
层
。我希望通过均匀分布来
初始化
第一
层
的
权重
,但希望将第二
层
的
权重
初始化
为常量2.0。net =
nn.Sequential
()net.add_module('Linear
浏览 25
提问于2019-05-26
得票数 3
1
回答
PyTorch
-模型参数
权重
的
意外形状
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
tensor
我在
Pytorch
中
创建了一个完全连接
的
网络,其中包含一个输入
层
的
形状(1,784)和第一个隐藏
层
的
shape (1,256)。给我torch.Size([128, 256]),而实际上,在大小为784
的
输入
层
和大小为256
的
隐藏
层
之间,我期待
的
是形状(78
浏览 9
提问于2020-04-30
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何为神经网络
中
的
权重
和偏差设定特定
的
值?
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
pytorch
我想
初始化
我
的
PyTorch
神经网络中线性
层
的
权重
和偏差
的
值。,目前神经网络
中
的
aach
层
与5个参数(weights、bias、a、b和c)有关。假设我想给神经网络
中
的
对应
层
分配一个
权重
和偏差
的
列表,这些
权重
和偏差非常接近实际值。我该怎么做呢?澄清: (~Linear.weight)表示,nn.Linear包含
浏览 3
提问于2022-08-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
匹配
PyTorch
w/ CNTK (VGG on CIFAR)
machine-learning
、
deep-learning
、
cntk
、
pytorch
、
mxnet
我试图了解
PyTorch
是如何工作
的
,并希望复制CNN关于CIFAR
的
简单培训。脚本经过168秒
的
训练(10次)后,达到了0.76
的
精度,这与我
的
脚本类似( 153秒后
的
0.75精度)。然而,我
的
脚本远远落后于0.71
的
准确性和354秒。我明白,由于随机权
初始化
等原因,我会得到精度上
的
差异。然而,
不同
框架之间
的
差异要比框架内
的
差异大得多,在运行之
浏览 7
提问于2017-08-17
得票数 1
1
回答
用Tensorflow实现随机神经网络?
machine-learning
、
python
、
neural-network
、
tensorflow
、
optimization
基于以下文献
的
具有随机权值
的
神经网络(NNRW) 本质上,其思想是,隐藏
层
是随机固定
的
,只对输出
层
进行优化。(导致一个简单
的
最小二乘解)。我很熟悉在keras中使用Sequential来创建模型,虽然我不确定我将如何“修复”隐藏
层
,并且只关注优化输出
层
。我
的
最后一次尝试是用NumPy手动编写网络代码,但我想问是否有人在Tensorflow
中
对此有任何想法
浏览 0
提问于2022-04-06
得票数 0
3
回答
对于
不同
的
输入,LSTM
的
输出不会改变
python
、
lstm
、
pytorch
、
recurrent-neural-network
我用
PyTorch
实现了一个LSTM,如下所示。输出没有任何意义,因为无论random_data1和random_data2是什么,out1和out2总是相同
的
。这对我来说没有任何意义,因为随机输入乘以随机
权重
应该会产生
不同
的
输出。如果我使用较少数量
的
隐藏
层
,情况似乎就不是这样了。对于num_layers=2,这种效果似乎为零。当你增加它
的
时候,out1和out2变得越来越近。这对我来说没有意义,因为随着LSTM
的
更多层堆叠在一起,我
浏览 116
提问于2019-03-13
得票数 2
回答已采纳
2
回答
什么是第一次
初始化
重量在喷炬卷积
层
python
、
neural-network
、
conv-neural-network
、
pytorch
学习 在您所使用
的
代码
中
,您已经显式地设置了过滤器
权重
的
值,但是神经网络在对一组图像数据进行训练时实际上将学习最佳
的
过滤器
权重
。在本节
的
后面,您将了解到这类神经网络
的
所有情况,但您知道高通和低通过滤器是定义这种网络行为
的
原因,并且您知道如何从零开始编写这些代码!在实践
中
,您还会发现许多神经网络学习检测图像
的
边缘,因为对象
的
边缘包含关于对象形状
的
有价值
的</
浏览 2
提问于2018-12-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么我
的
电筒模型summy没有参数?
python
、
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
torch
我是火把
的
初学者。所以我做了下面的代码,并看到使用
pytorch
_model_summary
的
摘要,但是结果告诉我模型有任何参数. outputs = nn.Sigmoid()(c9)print(
pytorch
_model_summary.summary
浏览 7
提问于2022-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
线性
层
的
PyTorch
和Chainer实现-它们是等价
的
吗?
deep-learning
、
pytorch
、
linear-algebra
、
chainer
在我看来,似乎Chainer和
PyTorch
有
不同
的
线性
层
实现--他们真的在执行相同
的
操作还是我误解了什么?在
PyTorch
中
,线性
层
的
行为遵循文档:根据,输入和输出数据
的
形状如下: 输出:(N,∗,out_features),其中除最后一个维度外考虑到线性
层
是如何工作
的
,我把它想象成8个节点
浏览 1
提问于2019-05-08
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何使用
PyTorch
在预先训练
的
模型上添加新
的
层
?(给出了Keras示例。)
python
、
keras
、
pytorch
、
vgg-net
、
pre-trained-model
我正在与Keras一起工作,并试图分析一些有意义
的
权重
层
和一些随机
初始化
层
所建立
的
模型对精度
的
影响。="imagenet", input_shape=(img_width, img_height, 3))我加载VGG19预训练
的
模型,直到同一
层
与以前
的
模型,其中加载了Keras。model = torch.hub.load('
pytorch<
浏览 0
提问于2020-11-01
得票数 6
回答已采纳
1
回答
nn.MaxPool2d vs.nn.functional.max_pool2d之间
的
区别?
python
、
module
、
pytorch
、
forward
第一个是在模块
中
定义
的
,第二个是在forward函数
中
定义
的
。 谢谢
浏览 7
提问于2019-10-23
得票数 6
1
回答
pytorch
-在
pytorch
和keras
中
实现相同
的
模型,但得到
不同
的
结果
keras
、
pytorch
print('Input sentence:', input_texts[seq_index])
如
您所见,我使用了完全相同
的
数据处理和模型结构。我
的
pytorch
版本可以运行没有错误,但通过比较翻译结果,性能似乎比原始
的
keras版本更差。 可能导致错误
的
一件事是损失函数(cross_entropy)。在
pytorch
中</
浏览 4
提问于2019-08-10
得票数 0
1
回答
使用
PyTorch
nn.Sequential
()以灵活
的
方式定义网络,但结果超出预期
python
、
neural-network
、
pytorch
我尝试使用
nn.Sequential
以更灵活
的
方式定义网络,以便根据layernum定义网络
的
层数。py文件
中
,但我使用它们
中
的
任何一个作为注释。# (6): Linear(in_features=64, out_features=8, bias=True)但根据print(net_x[0].weight),它们
的
初始
权重
是
不同
的
-完全相同
的
数据(它们在同一个.py文件
浏览 2
提问于2021-01-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
PyTorch
丢失()和反向传播是否理解lambda
层
?
pytorch
、
backpropagation
、
resnet
、
autograd
我一直在使用这里提供
的
代码
的
resnet56模型:。我注意到这个实现与许多其他在线可用
的
ResNet示例
不同
,我想知道
PyTorch
使用损耗()
的
反向传播算法是否可以解释所提供
的
代码
中
的
lambda
层
和快捷方式。如果是这样的话,是否有人能深入了解
PyTorch
如何能够为反向传播解释lambda
层
(例如,
PyTorch
如何知道如何区分该
层
的
浏览 4
提问于2020-01-19
得票数 1
回答已采纳
1
回答
TensorFlow对象检测api:使用预训练模型改变训练时
的
类数时
的
分类权值
初始化
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
object-detection-api
我不仅要利用特征提取器预训练
的
权重
,还要利用特征映射
层
的
分类器/本地化预训练
权重
,使用tensorflow对象检测API ( tensorflow object Pre)对tensorflow对象检测模型当我
的
新模型与我用于微调检查点
的
预训练模型有
不同
数量
的
类时,TensorFlow对象检测API将如何处理分类
权重
张量?当在像SSD这样
的
ML对象检测模型
中
微调预训练模型时
浏览 1
提问于2018-03-20
得票数 2
回答已采纳
2
回答
在
Pytorch
中
初始化
嵌入
层
权重
的
不同
方法
python
、
pytorch
在
Pytorch
1.0
中
,似乎有两种使用均匀分布
初始化
嵌入
层
的
方法。例如,你有一个嵌入
层
:你想用一个均匀
的
分布
初始化
权重
。完成此操作
的
第一种方法是:另一个是: nn.init.uniform_(self.in_embed.weight,
浏览 0
提问于2019-03-21
得票数 9
回答已采纳
1
回答
使用预先培训过
的
网络(1个分支)来
初始化
在caffe中有2个分支
的
网络
中
的
层
权重
machine-learning
、
initialization
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
我有一个有两个相似分支
的
多任务网络和一个只有一个分支
的
预先训练过
的
网络(这也是一样
的
)。我想
初始化
两个分支
中
的
层
的
权重
(在我
的
多任务网络
中
)和在我
的
预先训练
的
网络
中
的
层
的
权重
。现在,我可以正确地
初始化
一个分支,方法是使用与预先训练过
浏览 5
提问于2017-01-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
微调一个经过预先训练
的
西班牙RoBERTa模型,以适应
不同
的
任务,情感分析。
python
、
tensorflow
、
sentiment-analysis
、
text-classification
、
huggingface-transformers
我在做西班牙语推文
的
情感分析。对于不包括文本分类
的
各种任务,已经对RoBERTa模型进行了培训。我想拿这个,并微调它
的
文本分类,更具体地说,情感分析.TFRobertaForSequenceClassification: 使用它是正确
的
,因为
浏览 10
提问于2021-09-27
得票数 4
4
回答
如何从ResNet模型
中
删除
PyTorch
中
的
最后一个FC
层
?
python
、
pytorch
、
resnet
我使用
的
是来自ResNet152
的
PyTorch
模型。我想从模型中去掉最后一个FC
层
。fc
层
。=
nn.Sequential
(*list(model.modules())[:-1]) # strips off last linear layermodel =-- --而后面的Conv2D
层
看起来就像ResNet152
的
第一
层
。因此,看起来整个模型(减去fc
层
)<e
浏览 1
提问于2018-09-28
得票数 34
回答已采纳
1
回答
试图实现同样
的
结果与传统
的
Tensorflow MultiheadAttention
python
、
tensorflow
、
pytorch
、
attention-model
我正在尝试重新创建一个用Py火炬编写
的
转换器,并在Tensorflow
中
实现它。问题是,尽管版本和版本
的
文档都有,但它们
的
结果还是非常
不同
的
。0.1982, 0.2014, 0.1978],输出
权重
看起来很相似有什么方法可以让Tensorflow模型更像
Pytorch
模型呢?任何帮助都将
浏览 11
提问于2022-04-19
得票数 1
回答已采纳
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