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对于我的用例，我需要能够使用pytorch模块并解释模块中的层序列，以便能够以某种文件格式在层之间创建“连接”。关于加号等于操作或加号操作的信息没有被捕获，因为它不是forward函数中的nnmodule。我的目标是能够从pytorch模块对象创建一个图形连接，以便在json中表达如下内容： layers {"inputTensor" : "t0",
"outputTensor&qu
浏览 16提问于2019-10-06得票数 2
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我是Pytorch的新手，也是自学的新手，我想创建一个接受有向图的ANN。我还希望将每个连接的预定义权重和偏差传递给它，但现在愿意忽略它。我对这些条件的动机是，我正在尝试实现NEAT算法，该算法基本上是使用遗传算法来进化网络。我想的代码是： class Net(torch.nn.Module): super(Net, self).= 0:
浏览 12提问于2020-03-10得票数 1
假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.：x_(t+1) = f(x_t，u_t)有没有一种简单的方法可以使用像pyomo或gekko
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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我正在尝试建立一个网络，其中一层从实数映射到{0，1} (即将输出设为二进制)。我尝试过的下面是我生成的</
浏览 2提问于2019-10-24得票数 0
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我在做五种不同型号的标杆，YOLO v3Faster R-CNN在我的比较中，我想知道每种型号的大小，以讨论潜在的过度拟合(如果一些比另一些大我查看了其他模型，但在他们自己的论文中找不到类似的数字。因此，如果您能帮助我弄清楚这三种方法是否比YOLO简单，或者它们的复杂性如何，我将不胜感激。
浏览 0提问于2020-05-13得票数 1
pytorch和numpy之间的最大区别是什么，特别是autograd.numpy包？(因为它们都可以自动为您计算梯度。)我知道pytorch可以将张量移动到GPU，但这是选择pytorch而不是numpy的唯一原因吗？虽然pytorch以深度学习而闻名，但显然它可以用于几乎任何机器学习算法，它的nn.Module结构非常灵活，我们不必局限于神经网络。(虽然我从来没有见过用numpy编写的神经网络模
浏览 1提问于2020-06-16得票数 2
我正在尝试使用MLPClassifier实现一个3输入逻辑门的美国神经网络。我想自定义神经网络的拓扑，这样每个神经元的输入都不会超过2个(默认情况下，所有输入都连接到所有神经元)，为此，我试图将权重矩阵(.coefs_)的几个分量设置为0，这样就不会创建连接(参见下面的代码)-
浏览 40提问于2019-02-15得票数 0
我正在处理一个使用图形数据的节点分类问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如，忽略图形结构)，我使用了PyTorch对节点进行分类，并使用PyTorch几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行分类。是否可以将PyTorch中的模型作为PyTorch几何中的最后一层？我对这将如何工作感到有点困惑，因为对torch.nn.Module的输入是一个用于GNN情况的图，而对于MLP情况则是一个特征向量
浏览 0提问于2022-12-16得票数 1
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我定义了一个tensorflow网络结构，然后我想像pytorch一样打印它。tensorflow是否有相应的函数？或者我应该如何实现它？
浏览 36提问于2019-01-10得票数 0
我在选择正确的数据结构作为/library时遇到了麻烦。我在图像处理/模式识别方面缺乏经验。其目的是构建一个简单的原型，以学习从施工计划中识别特定的形状。关于数据结构的任何指示我都会非常满意，因为我知道在项目后期很难切换它，因此我不能完全确定该选择哪一个。 问题是，我计划稍后使用一种神经网络/算法，因此数据结构的处理性能可能恰好是我的瓶颈。我在想NumPy / SciPy &#
浏览 23提问于2019-02-19得票数 1
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我正在编写从github下载的代码。当我打印经过预先训练的模型时，我会在控制台输出中得到跟踪。有人能用图形的形式解释一下，每个步骤如何以图形的形式显示吗？如何阅读此模型摘要并以图表的形式表示？
浏览 1提问于2022-10-17得票数 1
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当您查看pytorch代码中是如何构建网络体系结构时，我们需要扩展torch.nn.Module和__init__，我们定义了网络模块，pytorch将跟踪这些模块的参数梯度。然后，在forward函数中，我们定义了如何为我们的网络进行前向传递。
我不明白的是，批量学习是如何发生的。在包括forward函数在内的上述任何定义中，我们都不关心网络输入的批处理
浏览 1提问于2019-06-19得票数 7
我创建了一个用于转移学习的PyTorch torchvision模型，使用了预先构建的ResNet50基模型，如下所示： model.fc = model_head TypeError: cross_entropy_loss()：参数‘输入’(位置1)必须是
浏览 2提问于2022-01-09得票数 2
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当我使用pytorch训练模型时，我试图打印出整个网络结构但是它不起作用，并且TypeError: list不是模块子类
浏览 32提问于2019-11-01得票数 3
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我正在构建一个代码，并试图保持尽可能通用的东西。我已经看过许多教程和帖子，但它们都是平台特有的(tensorflow\pytorch)。是否有一种好的方法来加载和使用以前训练过的神经网络模型，以便代码能够同时处理torch和tensorflow？网络是在哪个版本的tensorflow\火炬中构建的，有关系吗？我希望代码尽可能通用。另外，我是否需要知道原始网络的结构，还是可以在没有结构</em
浏览 0提问于2018-10-08得票数 1
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我为一个很长的问题道歉，如果问起来真的很奇怪的话。到目前为止，我已经尝试使用木星笔记本中的计时魔法来测量(+1，
浏览 0提问于2019-07-31得票数 1
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</e
浏览 555提问于2020-04-26得票数 3
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