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1
回答
Pytorch
将
固定
参数
分配给
模型
、
、
, x): x = self.layer2(x)tensor([[[[-0.0287, 0.2864], [ 0.3319, -0.3913]]]], requires_grad=True)] 上面是
模型
参数
的结果,你可以看到还有其他
参数
。你知道怎么修改
参数
吗?
浏览 19
提问于2021-08-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我可以从生成器创建一个RDD吗?
、
、
我正在编写一个函数,用于创建用于训练
模型
的批次的
pytorch
张量。在执行训练循环之前,我想构造张量并将它们
固定
在内存中。为此,我
将
需要基于某些
参数
batch_size创建批处理。我希望这个操作的内存占用空间尽可能小,这样当我
将
张量
固定
在内存中时,我就有尽可能多的内存可用。我还想使用spark扩展与为批处理创建张量相关的操作。为此,我想从我的批处理中创建一个RDD。
浏览 2
提问于2020-06-21
得票数 0
1
回答
如何正确地建立神经网络训练以保证稳定的精度和损失
、
、
、
、
这里的一个重要特征是,验证数据从一开始就
固定
不变,永远不会改变。剩下的数据,我分成培训和测试。所有的数据集都没有重叠!然后
将
最佳
模型
应用于测试数据。计算精度,绘制ROC曲线。我想知道如何
浏览 0
提问于2021-01-30
得票数 1
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1
回答
访问卷积神经网络
参数
、
、
、
我尝试从
pytorch
切换到tensorflow,由于该
模型
现在似乎在tensorflow中是
固定
的,因此在使用卷积神经网络时,我偶然发现了一个问题。我有一个非常简单的
模型
,只有一个Conv1D层和一个大小为2的内核。我想在一个小的配置上训练它,比如16个输入大小,然后导出32个输入大小的训练结果。感谢您的回答,我只找到了这个问题的过时答案
浏览 14
提问于2020-05-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
有没有办法
将
固定
的
pytorch
张量作为
参数
保存在
pytorch
nn模块中?
、
所以我有一个
固定
的张量,也就是我预先计算的质心。实质上,质心矩阵是N类乘以D维。我希望在训练结束时将其保存在
Pytorch
模块中,以便当我保存此
模型
并加载它时,此
参数
将在加载保存的检查点后供我使用。
浏览 32
提问于2021-04-11
得票数 1
1
回答
指定Torch和Tensorflow两种不同的GPU
、
、
、
我在比较两个预先训练过的
模型
,一个在Tensorflow,一个在Py手电,在一个有多个GPU的机器上。每个型号适合一个GPU。它们都加载在相同的Python脚本中。我如何
将
一个GPU
分配给
Tensorflow
模型
,另一个GPU
分配给
Py火炬
模型
?设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1只告诉这两个
模型
这些GPU是可用的--我(在Python猜中),如何确保Tensorflow采用GPU 0,
Pytorch
采用GPU 1?
浏览 0
提问于2018-09-11
得票数 0
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4
回答
如何在
PyTorch
中保存
模型
体系结构?
我知道我可以通过torch.save(model.state_dict(), FILE)或torch.save(model, FILE)保存一个
模型
。但它们都不能拯救
模型
的体系结构。那么,我们如何在
PyTorch
中保存
模型
的体系结构,比如在Tensorflow中创建一个.pb文件?我想对我的
模型
进行不同的调整。如果我不能保存
模型
的架构,那么我有什么比每次复制整个类定义并创建一个新类更好的方法吗?
浏览 10
提问于2020-01-05
得票数 7
回答已采纳
1
回答
pytorch
中load_state_dict与nn.Parameter加载
模型
参数
的差异
、
、
当我想要将部分预训练的
模型
参数
分配给
在新的
PyTorch
模型
中定义的另一个模块时,我使用两种不同的方法得到了两种不同的输出。__init__() out = out.flatten(start_dim=1) out = self.clas
浏览 87
提问于2020-12-03
得票数 1
3
回答
简单变压器
模型
的保存与加载
、
、
我已经训练文本分类器使用simpleTranformer.ai,我正在努力保存和加载
模型
的码头集装箱。请让我知道如何保存培训的
模型
,然后顺利地加载到不同的环境。我正在使用这个库:https://simpletransformers.ai/来使用以下命令来训练文本
模型
'overwrite_output_dir':True,
浏览 0
提问于2021-04-06
得票数 1
1
回答
适用于
pytorch
中可变大小图像的CNN
、
、
我想在
pytorch
中制作一个CNN
模型
,可以输入不同大小的图像。我正在尝试使用2d卷积层,它采用4D输入形状(
pytorch
的Conv2d期望它的2D输入实际上有4维)。然而,我不确定如何设置输入层,以便
将
所有可变大小的图像调整为
固定
数量的特征映射,以传递到剩余的层。例如,彩色图像的输入形状为4、3、32、32,其对应于批次大小、通道数(RGB)、宽度和高度。
pytorch
为FCN提供了ConvTranspose2d(),但是它的
参数
似乎仍然需要
固定
浏览 1
提问于2021-01-22
得票数 0
1
回答
convert_
pytorch
_model_to_tf()是如何工作的?
、
、
、
我正在玩mnist_tutorial_
pytorch
.py,并且我在fgsm_params字典中设置了eps = 0。 根据我的理解,这意味着fgsm攻击应该什么都不做,目标
模型
的准确性不会降低。但是我得到了一个
pytorch
模型
,它的测试精度是99.05%,adv精度是97.94%。我注意到这个
pytorch
模型
被convert_
pytorch
_model_to_tf()函数转换为tensorflow
模型
。那么,这种减少是由转换还是其他原因造成的呢?
浏览 17
提问于2019-04-23
得票数 0
2
回答
加载预先训练的BERT
模型
错误-错误-没有找到名为[‘py手电传递
模型
.BERT’,‘tf_model.h5’‘的文件
这需要一个语料库,一个现有的BERT
模型
,并使用这个语料库对
模型
进行微调。,并创建了一个包含以下文件的文件夹:tensorflow-gpu 2.2.0
pytorch
1.4.0当我使用这个环境重新加载那些以前调得很好的语言
模型
时[WEIGHTS_N
浏览 9
提问于2020-12-01
得票数 2
1
回答
有没有办法
将
一个
Pytorch
模型
的所有
参数
复制到另一个特定的批量归一化均值和标准中?
、
我在网上找到了许多
将
一个
pytorch
模型
参数
复制到另一个
模型
参数
的正确方法,但不知何故,复制-粘贴操作总是遗漏了批处理归一化
参数
。只要我在
模型
中只使用conv2d、linear、drop、max pool等模块,一切都可以正常工作。但是一旦我在
pytorch
模型
中添加了批量规范化,下面给出的脚本就会停止工作,并且测试时的准确性会有所不同:copy_net = model() for
浏览 11
提问于2018-12-01
得票数 1
1
回答
ONNX和TensorRT
模型
中的
参数
和FLOPS的数量
、
、
、
将
模型
从
PyTorch
转换为ONNX或TensorRT格式时,
参数
和FLOPS (每秒浮点操作数)的数量是否会发生变化?
浏览 19
提问于2021-11-24
得票数 0
1
回答
如何从MATLAB导入深度学习
模型
到
PyTorch
?
、
、
我正在尝试从MATLAB导入一个经过DNN训练的
模型
到
PyTorch
。我已经找到了相反情况的解决方案(从
PyTorch
到MATLAB),但没有提出如何从MATLAB导入经过训练的
模型
到
PyTorch
的解决方案。 有什么想法吗?
浏览 7
提问于2021-02-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
PyTorch
模型
与CoreML相结合时输入维数的整形
、
、
、
、
我在
PyTorch
中有一个
PyTorch
模型
,我想使用CoreML运行它。当
将
模型
导出到ONNX时,输入维度被
固定
为导出过程中使用的张量的形状,并再次通过从ONNX到CoreML的转换。output' : {0 : 'batch', 1: 'owidth'},) RuntimeWarning:您将无法在这个核心ML
模型
上运行底层异常消息是:错
浏览 3
提问于2020-05-17
得票数 4
2
回答
在
PyTorch
中加载Torch7训练
模型
(.t7)
、
、
、
、
大多数情况下,我依赖于预先训练好的
模型
。在Lua中,我使用torch.load函数来加载一个保存为torch .t7文件的
模型
。我对切换到
PyTorch
( )很好奇,所以我阅读了相关文档。我找不到任何关于加载预训练
模型
的机制的信息。我能找到的唯一相关信息是这个页面: 但是页面中描述的函数torch.load似乎加载了一个用pickle保存的文件。如果有人有更多关于在
PyTorch
中加载.t7
模型
的信息,请在这里分享。
浏览 4
提问于2017-01-26
得票数 8
回答已采纳
1
回答
是否有可能将火把和火炬的几何
模型
结合起来?
、
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。我想把一个
PyTorch
模型
和一个
PyTorch
几何<em
浏览 0
提问于2022-12-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用Tensorflow实现随机神经网络?
、
、
、
、
基于以下文献的具有随机权值的神经网络(NNRW) 本质上,其思想是,隐藏层是随机
固定
的,只对输出层进行优化。(导致一个简单的最小二乘解)。我很熟悉在keras中使用Sequential来创建
模型
,虽然我不确定我将如何“修复”隐藏层,并且只关注优化输出层。
浏览 0
提问于2022-04-06
得票数 0
2
回答
拥抱脸部
模型
Bio_ClinicalBERT产生404错误
、
、
我正在使用emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT的拥抱人脸实现构建一个命名实体识别(NER)
模型
。到今天为止,我对这个
模型
没有任何问题。我不确定这是否是Bio_ClinicalBERT的暂时问题,或者我是否需要重新调整我的原始方法,因为这个转换器
模型
可能存在永久性问题。
浏览 2
提问于2021-05-21
得票数 2
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