RuntimeError:给定groups=1，权重大小为[16，1，3，3]，预期输入[16，3，1，28]有1个通道，但实际得到3个通道
这个错误是由于给定的权重大小与预期输入的通道数不匹配导致的。根据给定的信息，我们可以得出以下答案：
- 错误类型：RuntimeError（运行时错误）
- 错误描述：给定的groups=1，权重大小为[16，1，3，3]，预期输入[16，3，1，28]有1个通道，但实际得到3个通道。
- 解决方案：为了解决这个错误，我们需要确保权重大小与预期输入的通道数匹配。根据给定的信息，权重大小应该是[16，3，1，28]，而不是[16，1，3，3]。请检查权重的定义和输入的通道数是否一致。
- 相关概念：在深度学习中，权重是神经网络模型中的参数，用于调整输入数据的影响力。通道是指输入数据的维度，用于表示数据的特征。在这个问题中，权重大小和通道数的不匹配导致了运行时错误。
- 应用场景：这个错误可能会在深度学习模型训练或推理过程中出现，特别是涉及到权重和通道的操作时。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等。在深度学习领域，腾讯云的AI引擎和AI Lab平台提供了强大的计算和数据处理能力，可以帮助开发者进行模型训练和推理。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。
请注意，由于要求不能提及特定的云计算品牌商，因此无法给出具体的产品和链接地址。但是，根据上述答案，你可以根据自己的需求和实际情况，在腾讯云或其他云计算平台上寻找相应的产品和解决方案。
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我写了一段代码，在CIFAR10或FMNIST上训练和评估CNN模型。cifar可以工作，但是当尝试在fmnist上使用我的函数时，我得到了错误: RuntimeError:给定的groups=1，大小为32，3，3，3的权重，期望input4，1，28，28有3个通道，但得到1个通道 你能猜出问题出在哪里吗？我不知道该怎么做才能修复它。我知道维度或输入数据的方式有一些问题。提前感谢！
浏览 75提问于2021-06-14得票数 0
我理解Conv1d在一维上的大步。但是我的输入是形状[64, 20, 161]，其中64是批次，20是序列长度，161是向量的维数。
我不知道如何设置我的Conv1d跨越向量。
我在努力：
self.conv1 = torch.nn.Conv1d(batch_size, 20, 161, stride=1)
但得到：
RuntimeError: Given groups=1, weight of size 20 64 161, expected input[64, 20, 161] to have 64 channels, but got 20 channels instead
浏览 4提问于2020-03-13得票数 0
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我试图在PyTorch中计算每个通道的梯度图像.要做到这一点，我想执行一个标准的2D卷积与Sobel滤波器在每一个通道的图像。我使用的是函数
在下面的最低工作示例代码中，我得到了一个错误：
import torch
import torch.nn.functional as F
filters = torch.autograd.Variable(torch.randn(1,1,3,3))
inputs = torch.autograd.Variable(torch.randn(1,3,10,10))
out = F.conv2d(inputs, filters, padding=1)
Ru
浏览 3提问于2017-10-03得票数 13
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我正在尝试通过插入CNN层来微调一个预先训练好的BERT模型(huggingface transformers)。在该模型中，使用了所有变压器编码器的输出，而不仅仅是最新变压器编码器的输出。从而将每个变压器编码器的输出向量连接起来，并产生一个矩阵： 使用大小为3的窗口(3，BERT的隐藏大小，在BERT_base模型中为768 )执行卷积运算，并通过对卷积输出应用最大池化为每个变压器编码器生成最大值。 通过连接这些值，生成一个矢量，该矢量作为全连接网络的输入。通过在输入上应用softmax，执行分类操作。 ? 我的问题是，我似乎找不到正确的参数来对该矩阵执行卷积和最大池化。 当bat
浏览 202提问于2020-12-25得票数 1
1回答
我想计算CNN的给定隐藏层输出的形状，所以假设输入形状是(27,27,27,1)，即一个图像通道，第一个卷积层是16X(3,3,3)核，步长是1，填充是0，所以这一层的输出形状是：(25,25,25, 16 )，16对应于这一层中的核的数量，所以这里我们有16个体积的形状(25,25,25)，之后，我们有一个32X(3,3,3)核的第二卷积层，步长是1，填充是0，因此，这一层中的每个内核都应该(通常)应用于这一层的整个输入体积，即(25,25,25,16)，但这里的输出是形状(23,23,23,32)，如果我基于conv2d，我所理解的是，每个内核都应用于输入中的整个体积，我们将所有内核的结果
浏览 0提问于2020-06-03得票数 0
1回答
我有一个500x2000矩阵，其中每一行代表一个个体，每一列都是对该个体某些特定质量的度量。我使用的批处理大小为64，因此网络的每个周期的输入实际上是一个64x2000矩阵。我正试图在PyTorch中建立一个CNN来对给定这些测量数据集的个人进行分类。然而，我无意中发现了卷积层的参数。
下面是我目前对简单卷积神经网络的定义。
class CNNnet(nn.Module)
def __init__(self):
self.conv1 = nn.Conv1d(2000, 200, (1,2), stride=10)
self.pool = nn.MaxPo
浏览 16提问于2019-12-01得票数 2
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这是我想做的。我有一个单独的形状数据( 20 , 20 ,20)，其中20个形状张量(1,20,20)将被用作20个单独CNN的输入。这是我到目前为止的密码。
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, ...):
...
self.features = nn.ModuleList([nn.Sequential(
nn.Conv2d(1,10, kernel_size = 3, padding = 1),
nn.ReLU(),
浏览 0提问于2021-04-25得票数 0
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与美国有线电视新闻网在电视网球比赛中追踪网球的TrackNet有关，Arxiv的论文提到它是可扩展的，即。输入可以是任意数目的级联帧，而不是它们使用的三个帧。因此，我尝试连接11帧并调整输入层维度：
#changed from 9 to 33 for 11 frames input
imgs_input = Input(shape=(33,input_height,input_width))
但是现在当我尝试加载开源代码附带的权重文件时，我得到了一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "predict_video.py&#
浏览 0提问于2019-07-16得票数 0
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后面跟着How to use groups parameter in PyTorch conv2d function中的问题 我可以知道输入批次大小是否为4，对于每个批次，它都有独立的过滤器来进行转换，我将代码修改如下： import torch
import torch.nn.functional as F
filters = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4,3,3))
inputs = torch.autograd.Variable(torch.randn(4,3,10,10))
out = F.conv2d(inputs, filter
浏览 27提问于2021-04-09得票数 0
我尝试为我自己的数据集修改DCGAN的示例代码。示例代码是针对RGB图像的，但我的数据是灰度图像。因此，我将number of channels‘nc’的值设置为1。但是，当我尝试运行程序时，我得到了这样的错误: RuntimeError:给定groups=1，权重为64 1 4 4，期望input128，3，64，64有1个通道，但得到了3个通道。我知道这是一个关于频道数量的问题，但我不知道我还应该改变什么来解决这个错误。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 19提问于2020-05-09得票数 1
如何改变out_features of densenet121模型？
我正在使用下面的代码来训练模型：
from torch.nn.modules.dropout import Dropout
class Densnet121(nn.Module):
def __init__(self):
super(Densnet121, self).__init__()
self.cnn1 = nn.Conv2d(in_channels=3 , out_channels=64 , kernel_size=3 , stride=1 )
se
浏览 15提问于2022-11-30得票数 0
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我试图理解CNN的网络维度：
layer activation shape number of weights
Input (25, 64, 1) 0
Conv2D(7x7, 1, 100) (25, 64, 100) 4.900 (7x7x100)
MaxPool2D (13, 32, 100) 0
Conv2D(5x5, 1, 150) (13, 32, 150) 375.000 (5x5x150x100)
..
浏览 0提问于2020-01-31得票数 1
我使用tf.keras实现并训练了一个顺序模型。假设我得到一个大小为8X8的输入数组和一个输出0，1，0，(其余全部0)。
如何计算输入w.r.t到给定输出的梯度？
model = ...
output = np.asarray([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
input = np.random.randn(1,64)
pred = model.predict(input)
gradient = somefunction(model,input,output,pred)
有什么办法做到这一点吗？
我正在尝试实现一个类似Google深度梦想的项目，这样如果我提
浏览 0提问于2020-07-18得票数 2
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3回答
卷积神经网络--多通道
、、、
当输入层存在多个通道时，如何执行卷积操作？(例如RGB)
在阅读了一些关于CNN的架构/实现之后，我理解了特征映射中的每个神经元都引用了由内核大小定义的图像的NxM像素。然后，每个像素通过特征映射学习的NxM权重集(内核/过滤器)进行分解，求和，并输入到激活函数中。对于一个简单的灰度图像，我想操作应该遵循以下伪代码：
for i in range(0, image_width-kernel_width+1):
for j in range(0, image_height-kernel_height+1):
for x in range(0, kernel_width):
浏览 1提问于2015-01-01得票数 27
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1回答
这种CNN架构是如何从输入层到第一卷积层工作的？hx98是输入矩阵维数，n是通道数还是输入数？
看起来不像n是通道的数目，因为25是特征映射的数量，它们的尺寸并不表示它们是两个通道。
然而，如果n是输入的数目，矩阵是单通道的，那么我还没有发现任何一个CNN架构，可以将多个输入矩阵合并在一起。大多数例子将它们分开，然后连接起来。
在我的例子中，n是2，一个是具有误码率值的矩阵，另一个是具有连接线速率值的矩阵.
我犯了什么错误？CNN是如何运作的。
浏览 2提问于2022-04-27得票数 0
我试图使用 CNN 使用FER2013数据集对PyTorch模型进行情感识别，我有以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "VGG.py", line 112, in <module>
transfer.keras_to_pytorch(keras_network, pytorch_network)
File "/home/eorg/NeuralNetworks/user/Project/model/nntransfer.py", line 121, in keras_to_pyto
浏览 1提问于2017-11-08得票数 9
1回答
假设我们讨论的是二维卷积在图像上的应用。
在灰度图像中，数据是维数w \times h的矩阵，其中w是图像的宽度，h是它的高度。在彩色图像中，通常有3个通道:红色、绿色和蓝色；这样，彩色图像可以表示为维数w \times h \times c的矩阵，其中c是通道数，即3。
卷积层接收图像(w \times h \times c)作为输入，并作为输出生成维数w' \times h' \times c'的激活映射。卷积中的输入信道数为c，输出信道数为c'。
我的困惑是，如果c =2或3或4等，CNN会对数据的融合表示进行操作吗？还是一次在每个频道上运行，然后堆叠结果
浏览 0提问于2020-02-13得票数 2
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我正在尝试通过opencv fastNlMeansDenoising()函数来消除噪声。但是我的输出图像和原始的噪声图像是一样的。
输入图像：
代码：
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
M
浏览 5提问于2016-06-20得票数 8
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这似乎是这里常见的问题之一(、、)，但我仍然难以为的输入定义正确的形状。
我有长度512的文本序列(每个序列的标记数)，每个令牌由长度为768的向量(嵌入)表示。我使用的批号是6。
所以我对conv1D的输入张量是6,512,768。
input = torch.randn(6, 512, 768)
现在，我希望使用来自conv1D层的PyTorch层，将内核大小为2的序列(512)的长度转换为2。
理解1：
我假设"in_channels“是conv1D层的嵌入维度。如果是这样，那么conv1D层将以这样的方式定义
in_channels = embedding dimension
浏览 3提问于2020-06-14得票数 7
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我想在我的GPU设备上做一些实验，但是我得到了这个错误：
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配3.63 GiB (GPU 0；15.90 GiB总容量；13.65 GiB已分配；1.57 GiB免费；13.68 GiB由PyTorch保留)
我读到了可能的解决方案，常见的解决方案如下：
这是因为小批数据不适合GPU内存.缩小批次的大小。当我为cifar10数据集设置批处理大小=256个时，得到了相同的错误；然后设置批处理大小= 128，就解决了这个问题。
但在我的情况下，这是一个研究项目，我想有具体的超参数，我不能减少任何东西，如批大小。
有人有办法解决这个问题吗？
浏览 10提问于2021-07-22得票数 8
2回答
Pytorch复制层中的神经元
、、、、
我使用的是pytorch 0.3.0。我试图有选择地复制一个神经元和它在同一层中的权重，然后用另一组权重替换原始神经元。这是我在这方面的尝试：
reshaped_data2 = data2.unsqueeze(0)
new_layer_data = torch.cat([new_layer.data, reshaped_data2], dim=0)
new_layer_data[i] = data1
new_layer.data.copy_(new_layer_data)
首先，我解压了data2，使其成为1*X张量，而不是0*X。然后我沿着维度0将我的层的张量与重塑的data2连接起来。然后
浏览 62提问于2020-02-29得票数 0
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1回答
我试图实现一个具有批处理规范化的Conv1d层，但是我始终得到以下错误：
RuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-ef6e122ea50c> in <module>()
----> 1 test()
2 for epoch in range(1, n_epochs + 1):
3 train(epoch)
4 test()
7 frames
/usr/local/lib/p
浏览 1提问于2021-04-14得票数 0
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我制作了一个缩小版本的示例图，说明了我试图实现的内容：
因此，前两个输入节点只完全连接到前三个输出节点，同样的设计适用于下两个节点。到目前为止，我已经想出了两种在PyTorch中实现这一点的方法，这两种方法都不是最优的。
第一种方法是创建一个由许多较小的线性层组成的nn.ModuleList，并在向前通过的过程中迭代输入。对于图中的示例，这个示例如下所示：
class Module(nn.Module):
def __init__(self):
self.layers = nn.Module([nn.Linear(2, 3) for i in range(2)])
浏览 5提问于2021-12-08得票数 2
1回答
给定以下图像，如何计算参数数：
这个特殊的层由4x4卷积和64个特征映射组成；如何完成满足我最初问题的计算？
浏览 14提问于2020-06-01得票数 0
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1回答
这是一项使用手部手势识别的任务。代码：
D = np.array(Images).astype('float32')
y = np.array(Labels).astype(int)
for i in tqdm(range(X.shape[0])):
train_data.append(X[i]) # original image
train_data.append(rotate(X[i], angle = 45, mode = 'wrap'))
train_data.append(np.fliplr(X[i]))
trai
浏览 3提问于2022-11-26得票数 0
3回答
大家好，我有一个关于不同输入大小的问题。
我的训练集和验证数据集的输入大小为256，对于我的预测(使用未见的测试数据集)，我的输入大小为496。
class Net(nn.Module):
def __init__(self, shape):
super(Net,self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(shape,1,1)
self.batch1 = nn.BatchNorm1d(1)
self.avgpl1 = nn.AvgPool1d(1, stride=1)
s
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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当我注意到tensorflow和pytorch对于2d cnns有不同的大小权重张量时，我正在将tensorflow v1.13编写的旧项目转换到pytorch v1.4.0。 以下是我的tensorflow代码 cnn = tf.layers.conv2d(img_tensor, 16, (3, 3), (1, 1), padding='SAME', name='cnn_1')
cnn = tf.layers.conv2d(cnn, 32, (3, 3), (1, 1), padding='SAME', name='cnn_2'
浏览 14提问于2020-04-14得票数 0
给定以下代码：
input<-layer_input(shape=2)
hidden<-layer_dense(input,units=4,activation="sigmoid",use_bias=T)
outputs<- list(
layer_dense(hidden,units=1,activation="linear",use_bias=F),
layer_dense(hidden,units=1,activation="linear",use_bias=F)
)
model<-keras_model(i
浏览 0提问于2019-12-25得票数 0
1回答
我需要在d3中用离散数据点构建小提琴点。
示例：
我不知道如何对齐X轴上的每个值的中心。默认行为将覆盖所有具有相同X值和Y值的点，但是我希望中心对齐时这些点被抵消，例如5.1在控制组中有3个值，4.5有2个值，所有中心对齐。无论是右对齐还是左对齐，都很容易通过对每个点进行指定数量的转换。然而，中心对齐似乎相当麻烦。
一种困难的方法是通过维护两个数组来手动转换X值，以查看这是第一个、偶数还是奇数的元素，并根据我指定的值放置它。有什么合适的方法来处理这个问题吗？
我在d3中找到的小提琴图的唯一例子是 --它实现了概率分布，而不是我所需要的离散值。
浏览 1提问于2016-02-29得票数 0
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这似乎与以下最相关：
我正在使用spark进行分类任务，构建一个MultilayerPerceptronClassifier。一旦我建立了一个模型，我就可以得到一个给定输入向量的预测类，但是我无法得到每个输出类的概率。上面的清单表明，NaiveBayesModel在Spark1.5.0 中支持此功能。我想得到这个功能的MLPC。有什么办法能破解我的概率吗？会否包括在1.6.2内？
浏览 5提问于2016-03-12得票数 4
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4回答
我不明白为什么渠道维度不包括在Keras中的conv2D层的输出维度中。
我有下面的模型
def create_model():
image = Input(shape=(128,128,3))
x = Conv2D(24, kernel_size=(8,8), strides=(2,2), activation='relu', name='conv_1')(image)
x = Conv2D(24, kernel_size=(8,8), strides=(2,2), activation='relu', name=&#
浏览 5提问于2019-03-31得票数 13
2回答
我正在试验一个神经网络(PyTorch)，我得到了这个错误。
RuntimeError:无效参数2:大小‘32x9216’对输入的8192个元素无效，输入位置为/py手电/aten/src/TH/thStorage.cpp:84
我的任务是使用AlexNet对图像进行分类，并将误差追溯到提供给神经网络的图像的大小。我的问题是，考虑到网络体系结构及其参数，如何确定网络所需的正确图像大小？
按照下面的代码，在输入神经网络之前，我首先对训练图像进行转换。但我注意到，神经网络只能接受224的大小，否则就会产生上述误差。例如，我的本能反应是应用大小为64的transforms.RandomRes
浏览 0提问于2018-10-11得票数 1
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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。如果图像是灰度的，那么它将有4，1，32，32，这将在形状不是图层预期的时候产生错误。
错误消息是"RuntimeError:给定groups=1，权重为6，3，5，5，期望input4，1，32，32有3个通道，但得到1个通道
浏览 1提问于2021-01-22得票数 0
我已经训练了一个快速的in模型来使用caffe来检测图像中的人脸。我现在的模型大小是530MB。我想减小我的模型的尺寸，所以我遇到了宋涵的。
我已经使用Pycaffe在我的模型中用0更新了不太重要的权重。现在模型的大小没有减小，如何从经过训练的咖啡因模型中删除那些无关紧要的连接，从而减小模型的大小？
浏览 1提问于2016-11-03得票数 3
下面的测试是否应该断言抛出了异常？在我的pc上没有，我想知道这是否是预期的行为。
def a
raise RuntimeError
end
def b
begin
a
rescue RuntimeError
puts "bummer"
end
end
test "assert this" do
assert_raises RuntimeError do
b
end
end
浏览 1提问于2009-12-14得票数 2
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2回答
目前，我试图通过和我可能需要一些帮助，以理解的尺寸的加法张量。
所以我们有28x28像素大小的图像。
卷积将计算每5x5个补丁的32个特征。
现在，让我们接受这一点，稍后再问自己，为什么有32个特性，为什么是5x5补丁。
它的重量张量将具有[5, 5, 1, 32]的形状。前两个维度是补丁大小，其次是输入通道的数量，最后是输出通道的数量。
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
如果你这么说..。
为了应用这一层，我们首先将x整形为4d张量，第二和第三维对应于图像的宽度和高度
浏览 2提问于2017-05-05得票数 4
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1回答
我没有找到一个合适的问题来回答这个情况，如果这个问题已经在其他地方得到了回答，请随时向我指出这个问题。
问题
我有一个tensorflow模型(在问题的末尾，我有一个最小的可重复代码，供任何人测试。)用这些规格
输入形状：(无，3，47，12)，输出形状可以忽略这个问题的范围。
在建立模型的某个地方，我从轴1中只选择一个通道，这样分支就会接收到一个通道的输入。
我不使用顺序api。
我打印出重量和偏差形状，以供确认。
我无法理解为什么新分支中卷积层的权重矩阵仍然具有形状((3，. )。。))。
示例：
我的模型：
# Declaring a couple
浏览 12提问于2022-01-25得票数 1
1回答
我有一个张量形状(5，1，3,126,126)，它代表一个视频(每个126x126 rgb 5帧)。我要把它转到一个
self.resnet = nn.Sequential(
nn.Conv3d(5,5,1),
nn.UpsamplingBilinear2d(size=None, scale_factor=0.5)
)
但我得到
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [5, 5, 1, 1, 1], expected input[5, 1, 3, 126, 126] to have 5 chann
浏览 0提问于2020-07-10得票数 0
我想根据一些字段参数对用户列表进行排序，并将它们平均分配到一个列表中。我正在尝试一种自动化的方法，帮助学校将学生分配到教室，作为一个更大系统的一部分。
解释功能：
让我们假设有100名注册四年级的学生，其中有4节{A，B，C，D}，当函数运行时，我想把所有注册为四年级的学生放在一个列表中，然后函数应该迭代并尝试(因为会有密切相关的值，并且可能不完全相似)，将它们平均地分布在4个列表中(节数)，或者直接将它们与相应的部分保存在一起。例如，这种效果应该在某种程度上像磁铁，其中的相似之处互相反映，差异相互吸引，直到列表被优化到它们所能做到的最好。
如果这个方法很慢的话，这并不是什么大问题，因为在一个
浏览 2提问于2022-10-18得票数 0
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1回答
一幅1024*1024像素的图像大约有100万像素。如果我想把每个像素连接到一个R，G，B输入神经元，那么需要300多万个神经元。
要训练一个拥有数百万输入的神经网络是非常困难的。怎么可能，减少神经元的数量？
浏览 0提问于2015-12-27得票数 5
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我是Tensorflow的新手，我想了解，所以我编写了这个测试程序来识别stateful选项的行为。
#Tensorflow 1.x version
import tensorflow as tf
import numpy as np
NUM_UNITS=1
NUM_TIME_STEPS=5
NUM_FEATURES=1
BATCH_SIZE=4
STATEFUL=True
STATEFUL_BETWEEN_BATCHES=True
lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=NUM_UNITS, stateful=STATEFUL,
re
浏览 3提问于2019-10-05得票数 3
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1回答
我试图理解一些有关鬼魂分享在卷积神经网络中的视觉插图如下：
📷
在这幅图中，我们看到对于不同的输出，不同的输入具有相同的权重，因为权重与颜色(相同的颜色-相同的权重)相关联。
在斯坦福大学的例子中我们可以看到：
📷
例如，对于o(0,0,0)=5和o(0,1,0)=7，我们都使用了w00，w01，w2权重，它符合上面的图。
现在有一幅画：
📷
我也不完全理解这3种估计。它说相同的颜色意味着相同的重量，但是我可以在图片中看到一个过滤器，每个神经元，让我们把它标记为f指的是f(x)=wx(+b?)的乘法，正如我从斯坦福的例子中所能看出的那样，重量可以是不同的，不是相同的颜色，重量的分担不能在过滤器
浏览 0提问于2020-08-21得票数 0
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我正在尝试将一些pytorch代码导入到tensorflow中，我知道torch.nn.functional.conv1d()是tf.nn.conv1d()，但我担心tf的版本仍然存在一些差异。具体来说，我在tf.conv1d中找不到组参数。例如:以下代码输出两种不同的结果： Pytorch： inputs = torch.Tensor([[[1, 1, 1, 1],[2, 2, 2, 2],[3, 3, 3, 3]]]) #batch_sizex seq_length x embed_dim,
inputs = inputs.transpose(2,1) #batch_size x em
浏览 27提问于2019-07-01得票数 2
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我正在使用scikit-learn，想要重现执行网格搜索的一个特定超参数组合的交叉验证分数。 对于网格搜索，我使用了GridSearchCV类，为了重现一个特定超参数组合的结果，我使用了具有完全相同的拆分和分类器设置的cross_validate函数。 我的问题是，我没有得到预期的分数结果，据我所知，这应该与在两种方法中为获得分数而执行的相同计算完全相同。 我确保通过修复训练数据上使用的拆分，从我的脚本中排除任何随机性来源。 在下面的代码片段中，给出了一个所述问题的示例。 import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross
浏览 32提问于2019-07-04得票数 2
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*我将我的模型和数据设置在同一个设备上，但总是会抛出这样的错误: RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同**以下是训练代码**
<code>A0</code>
当我运行以下代码以使用<code>D1</code>进行检测时。
<code>A2</code>
cap.release() cv2.destroyAllWindows()
关于如下声明的函数<code>D3</code>
<code&g
浏览 52提问于2020-06-10得票数 0
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我正在做我的最后学位项目关于卷积网络，并试图理解解释显示在深入学习书由伊恩古德费罗等人。
当为二维图像定义卷积时，表达式是：
S(i,j) = (K*I)(i,j) = \sum_{m}\sum_{n}I(i+m,j+n)K(m,n)中，I是图像输入(宽度和高度为二维)，K是核心。
之后，它指出输入通常是三维张量。这是因为通常输入图像有多个通道(例如，红色、绿色和蓝色通道)。此外，它还说，当输入被看作是一批图像时，它也可以是一个4D张量，其中最后一个维度代表一个不同的例子，但是为了简单起见，它们将省略最后一个维度。我明白这一点。
现在让I_{i,j,k}成为具有行j、列k (高度和宽度)和通道
浏览 0提问于2021-05-03得票数 0
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我已经通过了Keras ，但我仍然无法理解input_shape参数是如何工作的，以及为什么它在传递自定义输入形状时不更改我的DenseNet模型的参数数。举个例子：
import keras
from keras import applications
from keras.layers import Conv3D, MaxPool3D, Flatten, Dense
from keras.layers import Dropout, Input, BatchNormalization
from keras import Model
# define model 1
INPUT_SHAPE
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
我的模型中有一行tr.nn.Linear(hw_flat * num_filters*8, num_fc)正在导致模型初始化时的OOM错误。注释掉它可以消除内存问题。
import torch as tr
from layers import Conv2dSame, Flatten
class Discriminator(tr.nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super(Discriminator, self).__init__()
num_filters = 64
hw_flat = int(
浏览 0提问于2019-04-13得票数 1
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基于分组卷积的重复卷积背靠背
、、、、
我有一个三维张量，每个通道都要和一个核一起旋转。通过快速搜索，最快的方法是使用分组卷积和组数作为信道数。
下面是一个可复制的小例子：
import torch
import torch.nn as nn
torch.manual_seed(0)
x = torch.rand(1, 3, 3, 3)
first = x[:, 0:1, ...]
second = x[:, 1:2, ...]
third = x[:, 2:3, ...]
kernel = nn.Conv2d(1, 1, 3)
conv = nn.Conv2d(3, 3, 3, groups=3)
conv.weight
浏览 3提问于2021-08-19得票数 1
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