Seq层的两种实现-- pytorch的差异

Seq层是深度学习中常用的一种层类型，用于处理序列数据，例如文本、时间序列等。在pytorch中，有两种常见的Seq层实现：Sequential和ModuleList。

Sequential: Sequential是pytorch中的一个容器，可以按照顺序将多个层组合在一起。它可以通过添加不同的层来构建神经网络模型。Sequential的优势在于简单易用，适用于线性的层序列。然而，由于其顺序性，不适用于复杂的网络结构，如分支、循环等。

应用场景：适用于简单的线性层序列，例如全连接网络、简单的卷积神经网络等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI开发平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云神经网络服务：https://cloud.tencent.com/product/nns

ModuleList: ModuleList是pytorch中的另一个容器，可以将多个层组合在一起，但与Sequential不同的是，ModuleList可以实现更加灵活的网络结构。通过ModuleList，可以自由地定义网络的结构，包括分支、循环等复杂结构。

应用场景：适用于复杂的网络结构，例如具有分支、循环等的神经网络模型。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI开发平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云神经网络服务：https://cloud.tencent.com/product/nns

总结：在pytorch中，Seq层有两种常见的实现方式：Sequential和ModuleList。Sequential适用于简单的线性层序列，而ModuleList适用于复杂的网络结构。根据具体的需求和网络结构复杂度，选择适合的Seq层实现方式可以更好地构建深度学习模型。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Seq2Seq的PyTorch实现

本文介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Seq2Seq，实现简单的机器翻译应用，请先简单阅读论文Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder...感觉PyTorch官方提供的这个图是最好理解的 ?...首先，从上面的图可以很明显的看出，Seq2Seq需要对三个变量进行操作，这和之前我接触到的所有网络结构都不一样。...下面以一个具体的例子来说明整个Seq2Seq的工作流程下图是一个由LSTM组成的Encoder结构，输入的是"go away"中的每个字母（包括空格），我们只需要最后一个时刻隐藏状态的信息，即$h_t...同时Decoder初始时刻输入层输入的是代表一个句子开始的标志（由用户定义，"","\t","S"等均可，这里以"\t"为例），之后得到输出"m"，以及新的隐藏状态$h_1$和$c_1$ ?

2.1K3 0

ATAC-seq的经典差异分析思路

ATAC-seq的数据分析主要是检测信号峰值，就是peaks，不同样品的peaks的差异主要是两个思路，使用韦恩图展现有无peaks的差异，另外就是使用散点图展现高低强弱的peaks差异。...现在是2021了，有了很多成熟的软件算法可以做peaks的差异分析，不过偶尔忆苦思甜也是有必要的ATAC-seq经典差异分析，让我们一起看看距离2013年的ATAC-seq技术开发出来不到两年的 2015...信号值强度相关性散点图其实现在有Irreproducibility Discovery Rate (IDR)指标，用于评估重复样本间peaks一致性。...上下调的peaks数量挑选具体的基因，进行IGV软件载入bw文件的可视化，看ATAC-seq的信号差异： ? IGV软件载入bw文件的可视化另外一个不得不提的经典图表，就是看信号强度的： ?...其实呢，现在的ATAC-seq 数据处理的更完善了，见ATAC-seq项目的标准分析仅收费1600，差异分析也有专门的R包，比如 Diffbind，有一个2020综述《From reads to insight

1.9K2 0

PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署

作者 | News 编辑 | 安可出品 | 磐创AI团队出品【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。...本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。...图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇...：PyTorch之生成对抗网络第七章：PyTorch之强化学习混合前端的seq2seq模型部署 1.混合前端在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager、命令式的界面进行交互能带来很大便利...为了了解可能需要的一些操作，我们将回顾聊天机器人教程中的GreedySearchDecoder实现与下面单元中使用的实现之间的区别。

1.7K2 0

seq2seq 的 keras 实现

seq2seq 模型，因为没有将 Decoder 的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入。...有 3 层, decoding 有 3 层 import seq2seq from seq2seq.models import SimpleSeq2Seq model = SimpleSeq2Seq...：encoding 有 4 层, decoding 有 5 层 import seq2seq from seq2seq.models import SimpleSeq2Seq model = SimpleSeq2Seq...的每一个时刻的输出作为下一个时刻的输入，而且这里内置的模型中，还将隐藏层状态贯穿了整个 LSTM： import seq2seq from seq2seq.models import Seq2Seq...Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation 中的 seq2seq 模型实现为：decoder 在每个时间点的语境向量都会获得一个 'peek'

2.1K6 0

PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列（十六）

文 |AI_study 原标题：PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现的在上一篇文章中，我们学习了...二、使用PyTorch线性层进行转换让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。...这就是PyTorch以这种方式构建权重矩阵的原因。这些是矩阵乘法的线性代数规则。我们来看看如何通过传递in_features张量来调用我们的层。...> fc(in_features) tensor([30.0261, 40.1404, 49.7643], grad_fn=) 使这成为可能的是PyTorch模块类实现了另一个特殊的...现在可以实现网络的forward()方法了。

9.3K8 1

在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型

本篇文章内容：介绍数据准备和预处理长短期记忆(LSTM) - 背景知识编码器模型架构(Seq2Seq) 编码器代码实现(Seq2Seq) 解码器模型架构(Seq2Seq) 解码器代码实现(Seq2Seq...) Seq2Seq(编码器+解码器)接口 Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现 Seq2Seq模型训练 Seq2Seq模型推理 1.介绍神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法，它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性...这篇文章是针对于初学者的，所以一个特定类型的架构(Seq2Seq)显示了一个好的开始，这就是我们要在这里实现的。...后续层将使用先前时间步骤中的隐藏状态和单元状态。除其他块外，您还将在Seq2Seq架构的解码器中看到以下所示的块。在进行模型训练时，我们发送输入（德语序列）和目标（英语序列）。...（编码器+解码器）接口单个输入语句的最终seq2seq实现如下图所示。

1.6K1 0

PyTorch 1.0 中文官方教程：混合前端的 seq2seq 模型部署

译者：cangyunye 作者: Matthew Inkawhich 本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。...在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager、命令式的界面进行交互能带来很大便利。...在Torch中的torch.jit模块可以找到将即时模式的PyTorch程序转换为Torch脚本的API。...Sean Robertson’s practical-pytorch seq2seq-translation example: https://github.com/spro/practical-pytorch.../tree/master/seq2seq-translation FloydHub’s Cornell Movie Corpus preprocessing code: https://github.com

3063 0

使用Seq2Seq+attention实现简单的Chatbot

2.3 tf中注意力机制的实现注意力机制只在decoder中出现，在之前作对联的文章中，我们的decoder实现分三步走：定义decoder阶段要是用的Cell -》TrainingHelper+BasicDecoder...添加注意力机制主要是在第一步，对Cell进行包裹，tf中实现了两种主要的注意力机制，我们前文中所讲的注意力机制我们成为Bahdanau注意力机制，还有一种注意力机制称为Luong注意力机制，二者最主要的区别是前者为加法注意力机制...，这一般是固定的，当然也可以自己定义Helper类，实现自己的功能 training_helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper...中的beam search算法过程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28048246 5、常见的两种注意力机制：http://blog.csdn.net/amds123/article.../details/65938986 6、从头实现深度学习的对话系统--新版本tf seq2seq API构建chatbot：http://blog.csdn.net/liuchonge/article/

5.7K6 0

基于Pytorch的MLP实现基于Pytorch的MLP实现

基于Pytorch的MLP实现目标使用pytorch构建MLP网络训练集使用MNIST数据集使用GPU加速运算要求准确率能达到92%以上保存模型实现数据集：MNIST数据集的载入 MNIST...数据集是一种常用的数据集，为28*28的手写数字训练集，label使用独热码，在pytorch中，可以使用torchvision.datasets.MNIST()和torch.utils.data.DataLoader...模型，使用最简单的线性层即可构建,本次网络一共有3层全连接层，分别为28*28->512,512->128,128->10,除了输出层的激活函数使用softmax以外，其他均采用relu class MLP...提供了两种保存网络的方法，分别是保存参数和保存模型保存参数：仅仅保存网络中的参数，不保存模型，在load的时候要预先定义模型保存模型：保存全部参数与模型，load后直接使用 # only save.../pytorch_model/mlp/model/mlp_model.pt") /home/sky/virtualpython/pytorch0p2/lib/python3.5/site-packages

7.3K11 0

多分组差异分析结果的两种展示形式

最近分析了一批RNA-seq的测序数据，发现DEseq2分析后有多了比较组。之前我们会绘制多个火山图或Upset图去呈现结果。但是，由于这两种方式被大家用太多了，所以我们想换几种另外的展示方式。...我们在网上差了很多资料，其中有两个图个人感觉很不错，于是，就有了这一期的文案。下面我们直接进入今天的主题分享： 1....利用TBtools的DEGs Dist Plot功能可视化多分组差异分析的结果 1.1 打开TBtools 1.2 点击Graphics，选择Omic Data Viz → DEGs Dist Plot...保存结果当然，上述图用R也可以实现，但我个人认为TBtools可视化结果更方便！...借助单细胞差异分析的思路，将多个比较组的数据放到一张图上以散点图的形式展示 2.1 首先是将差异表达分析的结果整理成如下格式第一列：基因名；第二列：logfc；第三列：adjusted p value

1001 0

二叉树的层序遍历（两种方法实现）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。两种方法实现二叉树的层序遍历 1、说明二叉树的层序遍历是面试经常会被考察的知识点，甚至要求当场写出实现过程。...层序遍历所要解决的问题很好理解，就是按二叉树从上到下，从左到右依次打印每个节点中存储的数据。...如下图：先序遍历：A → B → D → C 中序遍历：B → D → A → C 后续遍历：D → B → C → A 层序遍历：A → B → C → D 2、实现队列实现：...实现过程 1、首先将二叉树的根节点push到队列中，判断队列不为NULL，就输出队头的元素， 2、判断节点如果有孩子，就将孩子push到队列中， 3、遍历过的节点出队列， 4、循环以上操作...} } 数组实现：实现过程 1、创建一个指针数组，保存二叉树结构体指针， 2、保存二叉树根节点，再申请变量 in、out ，控制数组，在遍历过程中，始终能找到节点和该节点的前一个节点

7282 0

基于seq2seq模型的chatbot对话系统的tensorflow实现

OutputProjection层和sampled_softmax_loss函数的定义 3. RNNCell的定义和创建 4....，就是beam_search这部分，那么如何编程实现呢，首先我们要考虑的是在哪里进行beam search，因为beam search是在预测时需要用到，代替greedy的一种搜索策略，所以第一种方案是在...tf之外，用python实现，这样做的缺点是decode速度会很慢。...在网上找了很久在tensorflow的一个issue里面发现了一个方案，他的思路是修改loop_function函数，也就是之前根据上一时刻输出得到下一时刻输入的函数，在loop function里面实现...DeepQA用的是embedding_rnn_seq2seq函数，训练过程中loss经过30个人epoch大概可以降到3点多，但是我这里改成了embedding_attention_seq2seq函数，

9211 0

RNA-seq入门实战（四）：差异分析前的准备——数据检查

查看样本的基因整体表达情况查看不同分组的聚类情况：样本hclust 图、距离热图、PCA图、差异基因热图、相关性热图承接上节 RNA-seq入门实战（三）：在R里面整理表达量counts矩阵和...RNA-seq入门实战（二）：上游数据的比对计数——Hisat2+ featureCounts 与 Salmon 在进行差异分析前需要进行数据检查，保证我们的下游分析是有意义的。...以下展示了样本hclust 图、距离热图、PCA图、前500差异性大的基因热图、相关性热图（选取了500高表达基因，防止低表达基因造成的干扰），确定我们不同样本间确实是有差异的。...各种聚类可视化图也可以明显看出我们的两个分组之间确实存在有很大的差异，组间样品是分开的，组内是聚在一起的，因此我们就可以自信地进行下一步的差异分析啦。...和npc两个分组非常明显的差异右边的层次聚类也是如此，说明我们的normal和npc两个分组非常明显的差异如果分组在3张图里面体现不出来，实际上后续差异分析是有风险的。

1.7K2 1

浅谈pytorch中的BN层的注意事项

model.train() or model.eval() BN类的定义见pytorch中文参考文档补充知识：关于pytorch中BN层（具体实现）的一些小细节最近在做目标检测，需要把训好的模型放到嵌入式设备上跑前向...，因此得把各种层的实现都用C手撸一遍，，，此为背景。...层实现并没有不同。...这里吐个槽：为啥要把gamma和beta改叫weight、bias啊，很有迷惑性的好不好，，，扯了这么多，干脆捋一遍pytorch里BN层的具体实现过程，帮自己理清思路，也可以给大家提供参考。...再吐槽一下，在网上搜“pytorch bn层”出来的全是关于这一层怎么用的、初始化时要输入哪些参数，没找到一个pytorch中BN层是怎么实现的，，，众所周知，BN层的输出Y与输入X之间的关系是：Y

1.6K2 1

NNLM的PyTorch实现

本文主要首先介绍一篇年代久远但意义重大的论文A Neural Probabilistic Language Model(2003)，然后给出PyTorch实现 A Neural Probabilistic...词向量对后面深度学习在自然语言处理方面有很大的贡献，也是获取词的语义特征的有效方法其主要架构为三层神经网络，如下图所示 ? 现在的任务是输入w_{t-n+1},......，即预料库中去重后的单词个数 m：词向量的维度，一般是50到200 H：隐藏层的weight d：隐藏层的bias U：输出层的weight b：输出层的bias W：输入层到输出层的weight h：...隐藏层神经元个数计算流程：首先将输入的n-1个单词索引转为词向量，然后将这n-1个词向量进行concat，形成一个(n-1)*w的向量，用X表示将X送入隐藏层进行计算，hidden_{out} =...tanh(d+X*H) 输出层共有|V|个节点，每个节点y_i表示预测下一个单词i的概率，y的计算公式为y=b+X*W+hidden_{out}*U 代码实现（PyTorch） # code by Tae

1.3K3 0

TextCNN的PyTorch实现

本文主要介绍一篇将CNN应用到NLP领域的一篇论文 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，然后给出 PyTorch 实现论文比较短...下图的feature map是将一句话中的各个词通过WordEmbedding得到的，feature map的宽为embedding的维度，长为一句话的单词数量。...有意思的是，卷积核的宽可以认为是n-gram，比方说下图卷积核宽为2，所以同时考虑了"wait"和"for"两个单词的词向量，因此可以认为该卷积是一个类似于bigram的模型 ?...代码实现（PyTorch版）源码来自于 nlp-tutorial，我在其基础上进行了修改（原本的代码感觉有很多问题） ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode...输入数据是个矩阵，矩阵维度为[batch_size, seqence_length]，输入矩阵的数字代表的是某个词在整个词库中的索引（下标）首先通过Embedding层，也就是查表，将每个索引转为一个向量

3K4 0

TextRNN的PyTorch实现

本文介绍一下如何使用PyTorch复现TextRNN，实现预测一句话的下一个词参考这篇论文Finding Structure in Time(1990)，如果你对RNN有一定的了解，实际上不用看，仔细看我代码如何实现即可...如果你对RNN不太了解，请仔细阅读我这篇文章RNN Layer，结合PyTorch讲的很详细现在问题的背景是，我有n句话，每句话都由且仅由3个单词组成。...而PyTorch中nn.RNN()要求将batch_size放在第二个维度上，所以需要使用x.transpose(0, 1)将输入数据的第一个维度和第二个维度互换然后是rnn的输出，rnn会返回两个结果...，即上面代码的out和hidden，关于这两个变量的区别，我在之前的博客也提到过了，如果不清楚，可以看我上面提到的RNN Layer这篇博客。...这里简单说就是，out指的是下图的红框框起来的所有值；hidden指的是下图蓝框框起来的所有值。我们需要的是最后时刻的最后一层输出，即$Y_3$的值，所以使用out=out[-1]将其获取 ?

8107 0

BERT的PyTorch实现

本文主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现BERT。...，我希望读者能更关注模型实现的部分 ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode, modify by wmathor Reference : https...30个token组成，不够的补PAD（这里我实现的方式比较粗暴，直接固定所有batch中的所有句子都为30） max_pred表示最多需要预测多少个单词，即BERT中的完形填空任务 n_layers表示...中全连接层的维度 n_segments表示Decoder input由几句话组成数据预处理数据预处理部分，我们需要根据概率随机make或者替换（以下统称mask）一句话中15%的token，还需要拼接任意两句话...模型构建模型结构主要采用了Transformer的Encoder，所以这里我不再多赘述，可以直接看我的这篇文章Transformer的PyTorch实现，以及B站视频讲解 def get_attn_pad_mask

8422 0

limma和edgeR对RNA-seq表达矩阵差异分析的区别

前面我们在生信技能树系统性介绍了大量RNA-seq相关背景知识，以及表达矩阵分析的一般流程 RNA-seq这十年（3万字长文综述） RNA-seq的counts值，RPM, RPKM, FPKM, TPM...的异同表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值箱线图的生物学含义转录组表达矩阵为什么需要主成分分析以及怎么做 limma/voom，edgeR，DESeq2分析注意事项，差异分析表达矩阵与分组信息...其中差异分析我们使用了limma/voom，edgeR，DESeq2这3个流程，很多朋友比较感兴趣到底应该是选择哪一个，而且它们的区别是？...学徒作业，完成两个火山图，一个logFC的散点图，一个UpSet图步骤分解：从UCSC的XENA数据库里面下载TCGA-BRCA 的counts值矩阵从UCSC的XENA数据库里面下载TCGA-BRCA...的亚型信息使用 limma or edgeR 对下载的counts值矩阵根据亚型信息进行差异分析差异分析结果做火山图差异分析结果做logFC的散点图差异分析结果做UpSet图 DEA analyses

2.2K3 0

AutoEncoder的PyTorch实现

之前的文章叙述了AutoEncoder的原理，这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoder AutoEncoder 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。...在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少，也就是降维的过程。...，普通的AutoEncoder还是差了一点，可以看到很多图片已经看不清具体代表的数字了 ?...$h$要分成两半儿，利用h.chunk(num, dim)实现，num表示要分成几块，dim值表示在什么维度上进行。...然后随机采样出标准正态分布的数据，用$\mu$和$\sigma$对其进行变换。这里的kld指的是KL Divergence，它是Loss的一部分，其计算过程如下： ?

1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云