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是否可以在PyTorch中为训练实例添加自定义权重？更明确地说，我想为数据集中的每一行添加一个自定义权重。默认情况下，权重为1，这意味着每个数据对我的模型都同样重要。
浏览 1提问于2021-02-25得票数 4
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我有一个用Keras编写的非常简单的LSTM示例，我正试图将其移植到pytorch。但它似乎根本无法学习。我是一个绝对的开始，所以任何建议都是值得感激的。PYTORCH
X_train_tensor的形状与角蛋白(1691，1，1)相同。我在下面指定batch_first为真，所以我认为应该可以。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 1
问题展示了如何在Pytorch中初始化权重。但是，Conv和Dense在Pytorch中的默认权重初始化器是什么？Pytorch使用什么发行版？
浏览 0提问于2018-04-13得票数 15
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我有一个网络以及两个不同的权重w0和w1 (将所有层的权重连接成一个向量)。现在我想优化连接w0和w1的网络，这意味着权重将具有theta * w0 + (1-theta) * w1的形式。所以现在我想要优化的参数不再是权重本身，而是theta。
我如何实现这一点？在Pytorch中，我如何将参数定义为theta，并将权重设置为我想要的形式。
浏览 6提问于2019-11-20得票数 0
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我是Pytorch的新手。我的问题是:如何将迁移学习应用于自定义数据集？我正在做脑瘤的图像分割。我可以找到使用U-net结构的示例，但我找不到使用U-net图像分割的预训练模型的权重的示例？
浏览 1提问于2020-07-18得票数 0
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我需要删除神经网络的近零权重，以便参数分布远离零点。nearzero weights and weight-scaling 我在这篇论文中遇到了问题：https://ieeexplore.ieee.org/document/7544366 我想知道如何在我的PyTorch/TensorFlow程序中实现这一点，例如使用自定义激活层？或者定义一个损失函数来惩罚接近于零的权重？ 如果你能提供任何帮助，谢谢你。
浏览 25提问于2021-04-09得票数 0
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将.pt转换为.pth？
、、、
我一直在尝试使用YoloV5 Neo编译我的自定义培训的SageMaker模型。编译给出一个错误：
ClientError: InputConfiguration: No pth file found for PyTorch model.权重是一个.pt文件。有办法将.pt文件转换为.pth吗？
浏览 7提问于2021-12-28得票数 0
我在Keras中训练了一个特征提取器，并将权重保存为一个h5文件。现在，我希望将相同的权重加载到在PyTorch中创建和初始化的相同模型中，以便进行性能比较。有没有办法将h5文件转换为pth文件，以便将其加载到PyTorch模型中？
浏览 0提问于2019-08-04得票数 3
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当我运行这个命令时，我可以看到我下载了模型。那么，这些下载的模型/数据/令牌器存储在我的机器中的什么地方？
浏览 12提问于2020-12-27得票数 0
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自定义丢失函数的后端实现
、、、、
由于我采用了自己的自定义损失函数，是否需要对成本函数实现自己的梯度？
一旦我做了数学，我意识到，如果成本是J，那么J的梯度是一个相当简单的函数，就网络的最后一层的梯度而言。
浏览 1提问于2021-05-05得票数 1
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放火器和煤角中的保存模型
、、、
我用keras训练了模型，并在pytorch的帮助下保存了下来。会不会在将来引起任何问题。据我所知，它们之间的唯一区别是Keras将其模型的权重保存为双倍，而PyTorch将其权重保存为浮点数。
浏览 1提问于2020-07-25得票数 0
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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？
浏览 24提问于2021-07-29得票数 0
同时使用Pytorch nn.linear函数制作了一个简单的随机神经网络。因此，首先我将权重初始化为self.W_h = nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim, bias=True)h_t = np.tanh((inp * self.W_x
浏览 61提问于2020-05-18得票数 1
我正在学习pytorch，并想用一个seq2seq示例()来练习它，这是一个keras 101示例，它在字符级别的特征(没有嵌入)上将eng转换为fra。print('Input sentence:', input_texts[seq_index])我想用pytorch.to(device)
# encoder_loss = nn.CrossEntropyLoss() # CrossEntropyLoss compute
浏览 4提问于2019-08-10得票数 0
我想使用pytorch-lightning将模型权重保存到mlflow跟踪。pytorch-lightning支持。但是，似乎不支持将模型权重保存为mlflow上的工件。
浏览 61提问于2019-12-03得票数 4
PyTorch RNN有RNN.weight_ih和RNN.weight_hh，前者是输入和隐藏层之间的权重，后者是隐藏层和隐藏层之间的权重。为什么隐藏和输出之间没有权重？ ? 当我学习RNN时，我了解到有3个权重。
浏览 19提问于2021-06-19得票数 1
我对使用Pytorch在自定义神经网络中定义L个权重很感兴趣。这样做应该是这样的(相反，它是有效的，但仅限于特定数量的权重self.weight3 = torch.nn.Parameter(data=torch.Tensor(2,2), requires_grad=True)
在我尝试做的事
浏览 15提问于2021-05-25得票数 0
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我正在将模型从PyTorch移植到Keras/Tensorflow，并且我希望确保使用相同的算法进行权重初始化。如何在Keras中模拟PyTorch的权值初始化？
浏览 16提问于2022-05-10得票数 0
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