我不是分布式系统和数据自动化系统的专家。但是有一个非常有趣的特性是PyTorch支持的,那就是nn.DataParallel和nn.DistributedDataParallel。import torch.nn as nnimport numpy as np
return x
model = nn.Dat
我正在尝试将一个预训练的模型从tensorflow导入到PyTorch。它接受单个输入并将其映射到单个输出。LSTM的内核,第二个元素定义了它的偏差。在pytorch中,我想要为其分配权重的LSTMCell如下所示: In [38]: cell = nn.LSTMCell(1,50)
In [39]: [p.shape for p in cell.parameters的第一个值覆盖。但是Tensorflow的LSTMCell只产生了形状(200)<em