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此外，我在Pytorch中使用相同的优化器实现了相同的体系结构，而这在那里是不会发生的。使用pytorch进行训练，eval_loss收敛到训练损失 您可以在这里找到上面提到的https://colab.research.google.com/drive/18LipgAmKVDA86n3ljFW8X0JThVEeFf0a#scrollTo=TWDATghoRczu，最后还可以找到Pytorch实现
浏览 37提问于2020-11-05得票数 2
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我有一个pytorch二进制分类模型，我将其转换为coreML。对于从PyTorch转换而来的原始pytorch和onnx模型，softmax函数之前的输出和概率类似。但是通过教程文档从PyTorch转换而来的coreML模型的输出是完全不正确的。检查coreML和Pytorch最后一层的权重似乎是相同的。=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, m
浏览 75提问于2020-10-25得票数 0
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我正在使用PyTorch实现一个基于骨架的动作识别的分类网络。该模型由三个卷积层和两个完全连通的层组成。= 0.01
self.bn_cv2 = nn.BatchNorm2dref: https://discuss.
浏览 1提问于2019-08-12得票数 4
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我正试图通过计算来理解PyTorch BatchNorm2d的力学。import torchprint(a)
[0.4969, 0.3340, 0.2211],我发现BatchNorm为了从B
浏览 2提问于2021-07-22得票数 1
我的Pytorch模型： (backbone): EfficientNetFeatures( (bn1): BatchNorm2d(48, eps=0.001, momentum=0.1
浏览 0提问于2020-06-12得票数 1
我按照预期使用pytorch和learn.predict() works训练并测试了一个图像分类器(Resnet34，Fast.ai，3个类)。当我转换pytorch -> onnx -> mlmodel时，无论我提交的是什么图像，它都会预测相同的softmax值。这是我的pytorch模型： Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
浏览 82提问于2019-10-08得票数 2
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因此，我可以通过打印来加载模型并查看结构：print(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ((64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True,
浏览 5提问于2021-02-01得票数 0
(conv): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False) (prelu): PReLU(num_parameters(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stat
浏览 1提问于2021-04-28得票数 0
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(3, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (0):(200, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (1): LinBnDrop((0): Linear(in_features=200, out_features=100, bias=False)
(1): ReLU(inplace=True
浏览 21提问于2021-12-30得票数 0
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然而，在torch.nn.BatchNorm1d中，输入参数是num_features，这对我来说没有任何意义。
为什么“火把”不遵循最初关于“蝙蝠侠标准化”的论文？
浏览 3提问于2021-05-29得票数 3
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我正在尝试提取我的数据集(x射线图像)的特征向量，它是在Pytorch上训练的，用于使用Densenet121进行分类。我想从一个中间层中提取特征向量。(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu1): ReLU
浏览 56提问于2021-09-02得票数 1
20*20, 20*20), nn.Dropout(0.5),nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(20*20,momentum=0.5),15*15, 3),
浏览 1提问于2017-10-07得票数 0
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=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(
浏览 0提问于2021-06-09得票数 1
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如何计算CNN中的层数？
、、、、
(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True) (maxpool): MaxPool2d (size=(3,, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(12
浏览 3提问于2017-04-03得票数 11
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(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True)(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(8):
浏览 1提问于2021-03-24得票数 1
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我正在尝试从pytorch中的预训练模型中提取特征，然后使用这些特征进行进一步的训练。(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (24): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum(512, 512, kernel
浏览 432提问于2021-07-14得票数 0
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=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (20): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1,=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(32): <em
浏览 2提问于2020-05-29得票数 1
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。(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (bn3): BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True(415): BatchN
浏览 1提问于2018-09-28得票数 34
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我试着学习Pytorch框架中的一些函数，在规范一个简单的整数张量时由于下面的错误而被困住了。有人能帮我解决这个问题吗。objecttest_output = batchnorm1D(test_int_input)--site-packages/torch/nn/functional.py in batch_norm(input, running_mean, running_var, weig
浏览 7提问于2022-11-28得票数 0
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