我是PyTorch的新手,在使用了一段时间的不同工具包之后尝试使用它。
我想了解如何编程自定义层和函数。作为一个简单的测试,我写了以下代码:
class Testme(nn.Module): ## it _is_ a sublcass of module ##
def __init__(self):
super(Testme, self).__init__()
def forward(self, x):
return x / t_.max(x)
它的目的是使通过它的数据总和为1。实际上没有用,只是在测试中。
然后我将它插入到Py
我想要应用迁移学习(使用来自UNet或ResNet的预训练编码器的权重初始化我的自定义网络的编码器)。所以问题是:给定Pytorch中的UNet或ResNet实例,如何提取PyTorch中ResNet或UNet的编码器部分? This blog展示了这样做的一种方法,但它首先要求我拥有UNet或ResNet类,这对我来说并不实用。因为UNet或ResNet的实例是通过net = get_resnet(depth=34)这样的函数获取的,所以我只能获取UNet或ResNet的实例,但不能获取它们的类。
我正在尝试使用PyTorch 中的示例代码来转换python模型,以便在PyTorch c++应用编程接口(LibTorch)中使用。
Converting to Torch Script via Tracing
To convert a PyTorch model to Torch Script via tracing, you must pass an instance of your model along with an example input to the torch.jit.trace function. This will produce a torch.jit.Script
我有我的自定义类型NonEmptyList的包装器类型Cell
instance Show Cell where
show = ...
type CellsRow = NonEmptyList Cell
我还试图用以下方法为Cells创建Cells实例:
instance Show CellsRow where
show = foldMap show
但它提高了Orphan instance found for ...。我可以通过创建CellsRow新类型来解决这个问题,但是我可以同时使用Show实例和简单的type CellsRow = NonEmptyList Cell
我不能理解下面的代码示例中{}的用途。为什么不用cell_type{}(...)代替cell_type(...)呢?我只是在这里放了一个简化的版本,希望能显示足够的上下文。如果您需要更多信息,可以在https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/aten/src/ATen/native/RNN.cpp#L781中找到原始代码。 #define DEFINE_QUANTIZED_RNN_CELL(..., cell_type, ... ) \
...
# what's the purpose of {} in the fol
我已经为单点创建了标注函数--这真的很简单,没有任何中断,但是当我有多个点时,这个标注函数只对最后一点起作用--其他点不起作用--我不知道为什么我在google上搜索了很多次,但没有得到任何结果,下面的代码--这是单点的工作:
mMapView.setOnSingleTapListener(new OnSingleTapListener() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void onSingleTap(flo
我在使用Keras后端函数来设置值时遇到了问题。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras,并尝试设置Keras模型的权重,但似乎没有设置这些权重。注意:我实际上并不是在用np.ones进行设置,只是举个例子而已。
我试过了..。
加载现有模型
import keras
from keras.models import load_model, Model
model = load_model(model_dir+file_name)
keras_layer = [layer for layer in model.layers if layer.name=='conv2d_1