常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度，也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。...举个例子：对于自然语言处理，(50, 64, 10) 一次处理的数据有：64句话，每句话有50个字，每个字用10个数字表示。 输入值 包含两个值：维度为前面定义大小的张量和一个元组。...输出 结果包含：output, (h_n, c_n) output的维度：除了最后一个维度外前面的维度和输入的唯独相同，大小为（序列长度，批量大小，方向数 * 隐藏层大小） 如果是单向lstm，最后一个维度是输入参数里边的...如果是双向的，最后一个维度是输入参数里边hidden_size的两倍. h_n和c_n包含的是句子的最后一个时间步的隐藏状态和细胞状态，维度也相同，是：（隐藏层数 * 方向数， 批量大小，隐藏层大小）...比如上面的例子中，输出的output大小为(50,64,2*10) h_n, c_n表示每个句子的最后一个词对应的隐藏状态和细胞状态。 大小为(1*2, 64, 10).
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...通过这个特殊的卷积层和池化层，FCNN也拥有了处理可变大小输入的能力。 RNN 再来讲讲RNN。...后来发现这不是普通的Dense，而是point-wise的，相当于一个recurrent的Dense层，所以自然可以处理变化的长度。 二、若模型可处理大小变化的输入，那如何训练和预测？...---- 以上总结了这个深度学习中的“小问题”——“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”
由于大家普遍使用PyTorch的DataLoader来形成批量数据，因此batch_first也比较重要。...LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对每个参数我都会从这两个方面来进行具体解释。...2 Inputs 关于LSTM的输入，官方文档给出的定义为： 可以看到，输入由两部分组成：input、(初始的隐状态h_0，初始的单元状态c_0)。...batch_size：一次性输入LSTM中的样本个数。在文本处理中，可以一次性输入很多个句子；在时间序列预测中，也可以一次性输入很多条数据。 input_size：见前文。...3 Outputs 关于LSTM的输出，官方文档给出的定义为： 可以看到，输出也由两部分组成：otput、(隐状态h_n，单元状态c_n)。
上期我们一起学习了静态RNN和动态RNN的区别， 深度学习算法(第16期)----静态RNN和动态RNN 我们知道之前学过的CNN的输入输出都是固定长度，今天我们一起学习下RNN是怎么处理变化长度的输入输出的...，假如说，第二个样本的输入长度为1的话，那么为了匹配输入tensor的大小，必须将第二个样本的第二个输入设为0，如下： X_batch = np.array([ # step 0 step 1 [[0,...处理变化长度的输出 假如我们已经提前知道每个样本的输出的长度的话，比方说，我们知道每个样本输出的长度和输入的一样长，那么我们就可以像上面一样通过设置sequence_length参数来处理。...但是不幸的是，一般情况下，我们都不知道输出的长度，比方说翻译一个句子，输出的长度往往和输入的长度是不一致的。...学习了这么多的关于RNN的知识，下一期我们将学习如何训练RNN网络？
为了检查一个我不太了解的新层，我通常尝试查看该层的输入和输出，如下所示，在该层我首先初始化该层： conv_layer = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels...此处的批量大小为100。 ? 因此，我们根据需要从卷积运算中获得了输出，并且我掌握了有关如何在我设计的任何神经网络中使用此层的足够信息。...如果您现在不了解其中使用的层，那就没关系了。只是知道它可以处理可变大小的序列。 该网络期望其输入具有（batch_size，seq_length）的形状， 并且可以与任何seq_length。...并且看到批次现在具有不同的序列长度。因此，我们将能够根据需要使用可变的输入大小来训练BiLSTM。 训练神经网络 我们知道如何使用创建神经网络， nn.Module。但是如何训练它呢？...到目前为止，我们已经讨论了如何用于 nn.Module创建网络以及如何在Pytorch中使用自定义数据集和数据加载器。因此，让我们谈谈损失函数和优化器的各种可用选项。
MXNet通过ndarray和 gluon模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。 PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。...可能大家不是特别知道的是，MXNet 通过 ndarray 和 gluon 模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。...这里 MXNet 跟 PyTorch 的主要区别是： 不需要指定输入大小，这个系统会在后面自动推理得到 全连接和卷积层可以指定激活函数 需要创建一个 name_scope 的域来给每一层附上一个独一无二的名字...大家知道 Sequential 下只能神经网络只能逐一执行每个层。PyTorch 可以继承 nn.Module 来自定义 forward 如何执行。...损失函数和优化算法 PyTorch: MXNet: 这里我们使用交叉熵函数和最简单随机梯度下降并使用固定学习率 0.1 训练 最后我们实现训练算法，并附上了输出结果。
（4）丢弃全连接层，使用平均池化层（大大减少模型参数，除去两个辅助分类器，网络大小只有vgg的1/20） 接着我们来分析一下Inception结构： 左图呢，是论文中提出的inception原始结构...，必须保证四个分支输出的特征矩阵高度和宽度都相同）。...分支1是卷积核大小为1×1的卷积层，stride=1， 分支2是卷积核大小为3×3的卷积层，stride=1，padding=1（保证输出特征矩阵的高和宽和输入特征矩阵相等）， 分支3是卷积核大小为5×...5的卷积层，stride=1，padding=2（保证输出特征矩阵的高和宽和输入特征矩阵相等）， 分支4是池化核大小为3×3的最大池化下采样，stride=1，padding=1（保证输出特征矩阵的高和宽和输入特征矩阵相等...再看右图，对比左图，就是在分支2，3，4上加入了卷积核大小为1×1的卷积层，目的是为了降维，减少模型训练参数，减少计算量，下面我们看看1×1的卷积核是如何减少训练模型参数的。
遵循相同的逻辑，如果我们绕过模型的第一层的输入，将其作为模型的最后一层的输出，网络应该能够预测它之前学习的任何函数，并将输入添加其中。 ? 直觉告诉我们，学习f（x）= 0对网络来说很容易。...表中总结了每一层的输出大小和结构中每一点卷积核的维数。 ? 图2. ResNet 34的输出和卷积内核的大小 但这是不可见的。我们想要图像，一张图片胜过千言万语！...下文中的图3是我喜欢看卷积模型的方式，我将从中解释每一层。 我更倾向于观察实际通过模型的体积是如何改变它们的大小的。...Conv1—最大池化 ResNet层 那么，让我们解释这个重复的名称——块。ResNet的每一层都由几个块组成。...Projection Shortcut执行卷积运算，以确保此加法运算中的体积大小相同。从论文中我们可以看到有两个选项可以匹配输出大小。或者填充的输入体积或执行的1×1卷积。这里显示了第二个选项。 ?
一个简单的神经网络具有一个单独的隐藏层，一个输入层和一个输出层。...= 100 我们需要在程序顶部定义输入和输出大小，这将帮助我们在不同的地方使用输入和输出大小，例如网络设计函数。...只要 PyTorch 知道如何反向传播forward中的内容，您就很安全。...一旦知道了我们遵循的方法的方式和原因，那么我们将能够采取重大措施。 任何深度学习模型，无论大小，用法或算法如何，都可以使用我们在本章中学到的概念来构建。 因此，全面理解本章对于以后的章节至关重要。...每个层负责创建输出和输入的隐藏状态。
在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1. 数据集加载 在这里，我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。...模型搭建 现在，我们已准备好输入数据。让我们看看如何在 PyTorch 中编写用于逻辑回归的自定义模型。第一步是用模型名称定义一个类。这个类应该派生torch.nn.Module。...在这里，使用线性层，可以从 torch.nn 模块声明。需要为图层指定任何名称，例如本例中的“layer1”。所以，我已经声明了 2 个线性层。...输入通过之前定义的 2 个层。此外，第二层的输出通过一个称为 sigmoid的激活函数。 激活函数用于捕捉线性数据中的复杂关系。在这种情况下，我们使用 sigmoid 激活函数。...model=Logistic_Reg_model(n_features) 现在，需要定义损失函数和优化算法。在 Pytorch 中，可以通过简单的步骤选择并导入所需的损失函数和优化算法。
至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传播，利用优化过程（如梯度计算）从数据中估计权重。 必备知识：该教程假设读者熟悉 Python 和 NumPy。...举例来说，假设我们想构建两层模型，那么首先要为输入和输出创建张量变量。...而对于线性回归，我们使用线性层的输出作为预测。...线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； 2. Conv1 和 Conv2：卷积层，每个层输出在卷积核（小尺寸的权重张量）和同样尺寸输入区域之间的点积； 3....首先，打印出该模型的信息。打印函数显示所有层（如 Dropout 被实现为一个单独的层）及其名称和参数。同样有一个迭代器在模型中所有已命名模块之间运行。
但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...还有上面右边的params，这些是神经网络的权重大小，可以看到第一层卷积是3×3，而输入图像的通道是3，输出通道是64，所以很显然，第一个卷积层权重所占的空间是 (3 x 3 x 3) x 64。...输出是L，然后输入x，我们在backward的时候要求L对x的梯度，这个时候就需要在计算链L和x中间的z： dz/dx这个中间值当然要保留下来以用于计算，所以粗略估计，backward的时候中间变量的占用了是...总结一下，我们在总体的训练中，占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出) backward的时候产生的额外的中间参数...如何优化 优化除了算法层的优化，最基本的优化无非也就一下几点： 减少输入图像的尺寸 减少batch，减少每次的输入图像数量 多使用下采样，池化层 一些神经网络层可以进行小优化，利用relu层中设置inplace
至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传播，利用优化过程（如梯度计算）从数据中估计权重。 必备知识：该教程假设读者熟悉 Python 和 NumPy。...举例来说，假设我们想构建两层模型，那么首先要为输入和输出创建张量变量。...反向传播 这样我们有了输入和目标、模型权重，那么是时候训练模型了。...线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； 2. Conv1 和 Conv2：卷积层，每个层输出在卷积核（小尺寸的权重张量）和同样尺寸输入区域之间的点积； 3....首先，打印出该模型的信息。打印函数显示所有层（如 Dropout 被实现为一个单独的层）及其名称和参数。同样有一个迭代器在模型中所有已命名模块之间运行。
虽然模型的输入和输出都是大小为 1（它们具有一个输入和一个输出特征），但第一个线性模块的输出大小通常大于 1。...7.2.2 一个全连接的模型 我们在第五章学习了如何构建一个神经网络。我们知道它是一个特征的张量输入，一个特征的张量输出。毕竟，一幅图像只是以空间配置排列的一组数字。...好吧，我们知道我们不应该太兴奋：我们的线性层的权重和偏置根本没有经过训练。它们的元素由 PyTorch 在-1.0 和 1.0 之间随机初始化。...我们现在可能意识不到，但在更复杂的模型中，正确设置第一个线性层的大小有时会导致挫折。我们听说过一些著名从业者输入任意数字，然后依靠 PyTorch 的错误消息来回溯线性层的正确大小。很烦人，对吧？...到目前为止，我们知道如何实现类似 DenseNets 的东西：只需将早期中间输出算术地添加到下游中间输出中。 在 PyTorch 中构建非常深的模型 我们谈到了在卷积神经网络中超过 100 层。
Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。...今天是该系列的第五篇文章， 通过上一篇内容我们已经知道了如何搭建模型并且也学习了关于搭建模型非常重要的一个类 nn.Module 和模型容器 Containers。...搭建模型我们提到两个步骤，建立子模块和拼接子模块。而这次我们再细一点，具体学习几个重要的子模块，比如卷积层，池化层，激活函数，全连接层等。...我们这里的卷积核设置，输入通道 3，卷积核个数 1，卷积核大小 3，无 padding，步长是 1，那么我们根据上面的公式，输出尺寸: 下面再来看一下卷积层有哪些参数：我们知道卷积层也是继承于 nn.Module...然后学习了 Pytorch 的二维卷积运算及转置卷积运算，并进行了对比和分析了代码上如何实现卷积操作。
从图中可以看出，其输入32x32的灰度图像，由于MNIST数据集的图像为28x28，因此，我们将输入改为28x28，并依次计算每一层输出的特征图大小。...S2-池化层：输入大小28x28，通道数为6；输出大小14x14，通道数为6；池化核大小为2x2；步长为2；池化方式为最大池化。...S4-池化层：输入大小10x10，通道数为16；输出大小5x5，通道数为16；池化核大小为2x2；步长为2；池化方式为最大池化。...C5-卷积层：输入大小5x5，通道数为16；输出大小1x1，通道数为120；卷积核大小为5x5；步长为1；边缘补零为0；激活函数为ReLU。注意：这层也可以看作全连接层，可以通过全连接的方法实现。...f为我们模型文件的路径和名称，在这里是'.
所得矩阵的大小可以很容易地计算出来：如果 A=[aij] 是一个 m×n 矩阵，而 B=[bij] 是一个 n×k 矩阵，则 AB 的乘积是一个 m×k 矩阵。现在已经知道如何将两个矩阵相乘。...将假设你了解神经网络的基础知识，让我们看看我们的模型架构对于单个隐藏层的需求。 从上图可以看出，我们有输入神经元，它们的表示方式与我们的房屋数据相同。接下来，我们的隐藏层有四个神经元。...每个神经元将是通过非线性函数的输入神经元的线性组合。在这个例子中，我们将考虑一个广泛使用且易于理解的激活函数。RELU是一种激活函数，如果输入值为负则输出零，否则输出输入。...为了表示隐藏层中的四个神经元，我们将我们的设计矩阵与一个四列三行的权重矩阵相乘；行数应等于输入的维数，列数应等于后续层中目标神经元的数量。 剩下的就是最终的输出层。...整个模型可以表示如下： 总结 所有深度学习操作都使用矩阵计算来表示。学习有关如何在矩阵和张量中表示数据的基础知识，将使您对底层的理论有更好的理解。
PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...必选参数hidden_size指的是隐藏层中输出特征的大小，这个是自定义的超参数。 必选参数num_layers指的是纵向的隐藏层的个数，根据实际问题我们一般可以选择1~10层。...下面是PyTorch官方的说明： 对于RNN的输入包括输入序列和一个初始化的隐藏状态 h 0 h_0 h0。...表示的是RNN隐藏层第一层的权重U，weight_hh_l0表示的隐藏层第一层的权重V，类似的bias开头的表示偏置或者叫增益（我不知道中文如何翻译），以l数字结尾的表示第几层的权重或者偏置。...这是因为经典的RNN存在梯度爆炸和梯度弥散问题（我尝试修剪了梯度可是结果还是很差，不知道是不是其它原因），对长时序的预测表现很不好，所以才有了后来的LSTM和GRU等RNN变种。
本文的目标不是提供手把手的指导，而是帮助理解整个过程。如果你正在考虑学习机器学习或人工智能，你将不得不做类似的项目，并理解本系列文章中介绍的概念。 文章主要进行概念上的解释，不需要知道如何编写代码。...这就是预训练网络发挥作用的地方。 这些预先训练的网络主要由一组特征检测器和分类器组成，其中特征检测器被训练以从每个图像中提取信息，并且训练分类器以理解特征层提供的输入。...并且令人怀疑的是，这些默认层和元素，激活函数和丢失值对于我们的特定情况而言恰好是最佳的。 当我们看到它的最后一层有1000个元素的输出时，情况就变得很明显了。...从上面VGG16中的默认分类器，我们还可以注意到它的输入层有25088个元素，因为这是此特定预训练模型中特征检测器的输出大小。我们的分类器的输入大小也必须与要素图层的输出相匹配。...我们还了解到，分类器输出的大小必须与我们希望能够识别的不同类型的数量相同。 最后，我们已经看到要素图层的输出和自定义分类器的输入也必须匹配大小。
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