Pytorch nn嵌入维度大小？_如何在PyTorch (非nn.Embedding)中嵌入一行标志？_Pytorch: RuntimeError:除维度2外，张量的大小必须匹配 - 腾讯云开发者社区

本节将介绍在pytorch中非常重要的类：nn.Module。...在实现自己设计的网络时，必须要继承这个类，示例写法如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 先定义自己的类...forward的函数写在其中 nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d...(32), nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, 1), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d(64), nn.Conv2d...(64, 64, 3, 1, 1), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d(64), nn.Conv2d

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Pytorch-nn.Module

本节介绍在pytorch中十分重要的“类”：nn.Module。在实现自己设计的层结构功能时，必须要使用自己继承的类。...类的书写如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MyLinear(nn.Module)...（1）nn.Module在pytorch中是基本的复类，继承它后会很方便的使用nn.linear、nn.normalize等。...# 但不用每一个步骤都写上， # 直接放在容器中，后面再定义一个forward代码即可 nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1), nn.MaxPool2d(2, 2)..., ... ) 使用nn.Module的第三个好处是可以对网络中的参数进行有效的管理通过.parameters()即可很方便的对参数进行查看 net = nn.Sequential(

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pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

最近邻、线性,、双线性, 双三次(bicubic)和三线性(trilinear)插值算法你可以给定scale_factor来指定输出为输入的scale_factor倍或直接使用参数size指定目标输出的大小...但是不能同时制定两个）参数： size (int or Tuple[int] or Tuple[int, int] or Tuple[int, int, int], optional) – 根据不同的输入类型制定的输出大小...注意：当align_corners = True时，线性插值模式(线性、双线性、双三线性和三线性)不按比例对齐输出和输入像素，因此输出值可以依赖于输入的大小。这是0.3.1版本之前这些模式的默认行为。...但是有时align_corners = False时左上角元素也会相等，官网上给的例子就不太能说明两者的不同(也没有试出不同的例子，大家理解这个概念就行了)如果您想下采样/常规调整大小，您应该使用interpolate...注意：最好还是使用nn.functional.interpolate(..., mode='bilinear', align_corners=True)举例：m = nn.UpsamplingBilinear2d

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pytorch中的nn.Embedding

直接看代码： import torch import torch.nn as nn embedding=nn.Embedding(10,3) input=torch.LongTensor([[1,2,4,5...1.1444], [-1.1703, 1.8496, 0.8113]]], grad_fn=) 第一个参数是字的总数，第二个参数是字的向量表示的维度...): def __init__(self,d_model,vocab): #d_model=512, vocab=当前语言的词表大小 super(Embeddings,self)....__init__() self.lut=nn.Embedding(vocab,d_model) # one-hot转词嵌入，这里有一个待训练的矩阵E，大小是vocab*d_model...=vocab，当前语言的词表大小 return self.lut(x)*math.sqrt(self.d_model) # 得到的10*512词嵌入矩阵，主动乘以sqrt(512)

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PyTorch: nn网络层-卷积层

文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程也可获取。...一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积。...所以第一个维度对应的是卷积核的个数，每个卷积核都是(3,3,3)。虽然每个卷积核都是 3 维的，执行的却是 2 维卷积。下面这个图展示了这个过程。...也就是每个卷积核在 input_channel 维度再划分，这里 input_channel 为 3，那么这时每个卷积核的 shape 是(3, 3)。...PyTorch 中的转置卷积函数如下： nn.ConvTranspose2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,

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PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

1. torch.nn 总览 ---- PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。...而在 torch.nn 下面还有一个子模块 torch.nn.functional，基本上是 torch.nn 里对应类的函数，比如 torch.nn.ReLU 的对应函数是 torch.nn.functional.relu...而如果我们只保留 nn 下的类的话，其实就牺牲了一部分灵活性，因为做一些简单的计算都需要创造一个类，这也与 PyTorch 的风格不符。...（知乎回答） torch.nn 可以被 nn.Module 识别，并成为网络组成的一部分；torch.nn.functional 则不行。...2. torch.nn.Module ---- torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。

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PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx

在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作，比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同？...首先可以观察源码：eg：torch.nn.Conv2d?eg：torch.nn.functional?...从中，我们可以发现，nn.Conv2d 是一个类，而 nn.functional.conv2d是一个函数。...能够放在 nn.Sequential里，而 nn.functional.xxx 就不行nn.functional.xxx 需要自己定义 weight，每次调用时都需要手动传入 weight，而 nn.xxx...则不用import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F# torch.nn 定义的CNNclass CNN(nn.Module

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Pytorch 神经网络nn模块

文章目录 1. nn模块 2. torch.optim 优化器 3. 自定义nn模块 4....权重共享参考 http://pytorch123.com/ 1. nn模块 import torch N, D_in, Hidden_size, D_out = 64, 1000, 100, 10 torch.nn.Sequential...torch.nn.Linear(D_in, Hidden_size), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(Hidden_size, D_out) ) #...自定义nn模块继承 nn.module，并定义 forward 前向传播函数 import torch class myModel(torch.nn.Module): def __init__...__init__() self.inputFC = torch.nn.Linear(D_in, Hidden_size) self.shareFC = torch.nn.Linear

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PyTorch入门笔记-交换维度

比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...PyTorch 中交换维度的操作有 transpose 和 permute 两种方式。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...PyTorch 针对这种多次交换维度的方式提供 permute 函数。 permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。...原文地址： PyTorch入门笔记-交换维度

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pytorch维度变换-补充知识

) b = a.transpose(1, 3).view(4, 3*28*28).view(4, 3, 28, 28) # 将原来的[b, c, h, w]=>[b, w, h, c]后，再将后面三个维度连在一起来理解...因此在使用transpose和view函数时，要格外注意数据的维度顺序和存储顺序需保持一致。这里可以使用.contiguous函数，将数据重新变成连续。...由此看出b虽然各数据维度与a相同，但已造成了数据污染，而c没有数据污染。...下面介绍一种更加方便的转置API: permute 与transpose每次只能两两交换不同的是，permute可以一次性给出四个维度上的位置。

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PyTorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别

在PyTorch中，torch.nn与torch.nn.functional都是常用的模块，本文介绍这两者的区别。...torch.nn pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#torchnn...在__init__()函数里定义，定义的是一个类： torch.nn.functional pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest...因此如果模型有可学习的参数，应该使用nn.Module，否则两个没有区别。但是简单的计算不需要新建一个类来做，所以使用nn.functional定义函数就可以。...即：层内有variable的情况用nn定义，否则用nn.functional定义。

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PyTorch7：torch.nn.init

torch.nn.init 模块提供了合理初始化初始值的方法。...层的全连接网络： image.png 对倒数第二层神经元的权重进行反向传播的公式为： image.png 而 H3=H2*W3，所以 image.png 即 H2 ，即上一层的神经元的输出值，决定了W3的大小...__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(neural_num, neural_num, bias=False) for _ ...PyTorch 给了常见的激活函数的变化增益：激活函数变化增益 Linearity 1 ConvND 1 Sigmoid 1 Tanh ReLU Leaky ReLU 这个函数的参数如下：torch.nn.init.calculate_gain...torch.nn.init.ones_(tensor)：初始化为 1； torch.nn.init.zeros_(tensor)初始化为 0； torch.nn.init.eye_(tensor)：初始化对角线为

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PyTorch模型创建与nn.Module

文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程也可获取。...文章目录模型创建与nn.Module nn.Module 总结模型创建与nn.Module 创建网络模型通常有2个要素：构建子模块拼接子模块 class LeNet(nn.Module...= nn.Linear(16*5*5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, classes...在 torch.nn中包含 4 个模块，如下图所示。本次重点就在于nn.Model的解析： nn.Module nn.Module 有 8 个属性，都是OrderDict(有序字典)的结构。...和nn.Linear()都继承于nn.module，即一个 module 都是包含多个子 module 的。

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Pytorch Debug指南：15条重要建议

通常是输出张量的最后一个维度，例如nn.Softmax(dim=-1)。如果混淆了维度，模型最终会得到随机预测。类别数据与嵌入操作对于类别数据，常见的做法是进行数值编码。...因此对于类别数据建议使用one-hot或Embedding操作，对于nn.Embedding模块，你需要设置的参数包括： num_embeddings：数据类别的数量 embedding_dim：每个类别的嵌入维度...中数据维度默认情况下，PyTorch的nn.LSTM模块假定输入维度为[seq_len, batch_size, input_size]，所以确保不要混淆序列长度和批大小的次数。...维度不匹配如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。...建议使用多个不同的批量大小测试您的代码，以防止维度不对齐。训练和评估模式在PyTorch中，神经网络有两种模式：train和train。

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【PyTorch】详解pytorch中nn模块的BatchNorm2d()函数

时，会给定可以学习的系数矩阵gamma和beta 上面的讲解还不够形象，我们具体通过如下的代码进行讲解：代码演示 #encoding:utf-8 import torch import torch.nn...as nn #num_features - num_features from an expected input of size:batch_size*num_features*height*width...eps:default:1e-5 (公式中为数值稳定性加到分母上的值) #momentum:动量参数，用于running_mean and running_var计算的值，default：0.1 m=nn.BatchNorm2d...print("输入的第一个维度:") print(input[0][0]) #这个数据是第一个3*4的二维数据 #求第一个维度的均值和方差 firstDimenMean=torch.Tensor.mean...表示贝塞尔校正不会被使用 print(m) print('m.eps=',m.eps) print(firstDimenMean) print(firstDimenVar) 输出结果如下：输入的第一个维度

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【实践】Pytorch nn.Transformer的mask理解

pytorch也自己实现了transformer的模型，不同于huggingface或者其他地方，pytorch的mask参数要更难理解一些（即便是有文档的情况下），这里做一些补充和说明。...（顺带提一句，这里的transformer是需要自己实现position embedding的，别乐呵乐呵的就直接去跑数据了） >>> transformer_model = nn.Transformer...2维矩阵形状要求：（L, S）；也支持3维矩阵输入，形状要求：（N*num_heads, L, S）其中，N是batch size的大小，L是目标序列的长度(the target sequence length...key_padding_mask的形状大小为（N,S），对应这个例子，key_padding_mask为以下形式，key_padding_mask.shape = （3,4）： [ [False...黄色是看得到的部分，紫色是看不到的部分，不同位置需要mask的部分是不一样的而pytorch的nn.Transformer已经有了帮我们实现的函数： def generate_square_subsequent_mask

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探讨pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数

前言本文讲解基于pytorch0.4.0版本，如不清楚版本信息请看这里。...backward()在pytorch中是一个经常出现的函数，我们一般会在更新loss的时候使用它，比如loss.backward()。...参考链接 https://discuss.pytorch.org/t/defining-backward-function-in-nn-module/5047 https://discuss.pytorch.org.../t/whats-the-difference-between-torch-nn-functional-and-torch-nn/681 https://discuss.pytorch.org/t/difference-of-methods-between-torch-nn-and-functional.../1076 https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-difference-between-torch-nn-functional-and-torch-nn/681

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探讨pytorch中nn.Module与nn.autograd.Function的backward()函数

前言本文讲解基于pytorch0.4.0版本，如不清楚版本信息请看这里。...文章来自Oldpan博客：https://oldpan.me/archives/pytorch-nn-module-functional-backward 参考链接 https://discuss.pytorch.org.../t/defining-backward-function-in-nn-module/5047 https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-difference-between-torch-nn-functional-and-torch-nn.../681 https://discuss.pytorch.org/t/difference-of-methods-between-torch-nn-and-functional/1076 https:/.../discuss.pytorch.org/t/whats-the-difference-between-torch-nn-functional-and-torch-nn/681/4

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pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理

keepdims=True) array([[0.27940617, 0.44182742, 0.27876641], [0.31649398, 0.22801164, 0.45549437]]) 在pytorch...np.log(y) array([[-1.27508877, -0.81683591, -1.27738109], [-1.15045104, -1.47835858, -0.78637192]]) 在pytorch...= np.array([0, 2]) nll_loss = -(np.sum(np.choose(targets, y.T)) / y.shape[0]) 1.0307303437846973 在pytorch...中首先我们来看下官方代码： | >>> m = nn.LogSoftmax(dim=1) | >>> loss = nn.NLLLoss() | >>> # input...我们在看下pytorch的计算结果： torch_targets = torch.tensor([0, 2]) torch_nll_loss = nn.NLLLoss()(torch_y, torch_targets

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Pytorch的nn.Conv2d（）详解

Pytorch的nn.Conv2d（）详解 nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 in_channels out_channels kernel_size stride = 1 padding...，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。...别担心，在Pytorch的nn模块中，它是不需要你手动定义网络层的权重和偏置的，这也是体现Pytorch使用简便的地方。...首先给结论，在nn模块中，Pytorch对于卷积层的权重和偏置（如果需要偏置）初始化都是采用He初始化的，因为它非常适合于ReLU函数。...需要注意的是这里的填充包括图像的上下左右，以padding = 1为例，若原始图像大小为32x32，那么padding后的图像大小就变成了34x34，而不是33x33。

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