因此，Keras 不能独立运行，需要底层框架的支持，这个底层框架可以是 TensorFlow, CNTK, Theano。推荐使用 TensorFlow , 本文也是以 TensorFlow 为例。...，就对应多个输出，这样一组感知器就构成神经网络的层(layer)。...其中，第1层也叫输入层(Input Layer)，最后1层也叫输出层(Output Layer)，中间层也叫隐藏层(Hidden Layer)。 2....optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) 查看模型架构： model.summary() Model: "sequential..., )) # 给模型层实例，传入输入张量，返回一个输出张量 output_1 = Dense(32, activation='relu')(inputs) outputs = Dense(10, activation
“fully_connected”创建一个名为“weights”的变量，表示一个完全连接的权重矩阵，该矩阵乘以“输入”，生成一个隐藏单元的“张量”。...注意:如果“输入”的秩大于2，那么“输入”在初始矩阵乘以“权重”之前是平坦的。参数：inputs:至少秩为2的张量，最后一个维度为静态值;即。'...第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。scope:variable_scope的可选作用域。返回值：一个形状和类型与logits相同的“张量”。...当list_ops_or_scope是一个列表或元组时，其中的每个op都需要用@add_arg_scope修饰才能工作。...只支持浮点类型返回值：生成单位方差张量的初始化器可能产生的异常：ValueError: if `dtype` is not a floating point type.TypeError: if `mode
注意，源码阅读系列需要提前对 NLP 相关知识有所了解，比如 attention 机制、transformer 框架以及 python 和 tensorflow 基础等，关于 BERT 的原理不是本文的重点..., num_attention_heads * size_per_head]) return context_layer 总结一下，attention layer 的主要流程： 对输入的 tensor...进行形状校验，提取batch_size、from_seq_length 、to_seq_length； 输入如果是 3d 张量则转化成 2d 矩阵； from_tensor 作为 query， to_tensor...作为 key 和 value，经过一层全连接层后得到 query_layer、key_layer 、value_layer； 将上述张量通过transpose_for_scores转化成 multi-head...= hidden_size: raise ValueError("The width of the input tensor (%d) !
给定一个张量输入，这个操作在输入形状的维数索引轴上插入一个维数为1的维度。尺寸指标轴从零开始; 如果为轴指定一个负数，则从末尾向后计数。如果希望向单个元素添加批处理维度，此操作非常有用。...5]tf.shape(tf.expand_dims(t2, 2)) # [2, 3, 1, 5]tf.shape(tf.expand_dims(t2, 3)) # [2, 3, 5, 1]这项操作需要...参数:input: 一个张量。axis: 0-D(标量)。指定要在其中展开输入形状的维度索引。必须在[-rank(输入)- 1,rank(输入)]范围内。name: 输出张量的名称。...返回值:一个与输入数据相同的张量，但它的形状增加了尺寸为1的额外维数。...Raises:ValueError: if both dim and axis are specified.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.12
value = torch.rand(1).item()张量形变# 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理，# 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况...0],layer[1])部分层使用预训练模型注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是model.load_state_dict(torch.load('model.pth...因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列的长度呈线性关系。model(x) 前用 model.train() 和 model.eval() 切换网络状态。...model.zero_grad()会把整个模型的参数的梯度都归零, 而optimizer.zero_grad()只会把传入其中的参数的梯度归零.torch.nn.CrossEntropyLoss 的输入不需要经过...需要小心数值精度过低带来的稳定性问题。时常使用 assert tensor.size() == (N, D, H, W) 作为调试手段，确保张量维度和你设想中一致。
models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 这里的Conv2D对输入数据进行卷积...，输出的为3D的张量 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # MaxPooling2D与上述类似 model.add(layers.Conv2D(64, (3,...) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 通过summary来查看构建的卷积神经网络 model.summary() Model: "sequential..._1" _________________________________________________________________ Layer (type) Output...通过计算32（3*3）个过滤器，输出(26, 26, 32) 的特征图 MaxPooling2D 最大池化运算就是对特征图进行下采样，使用2×2的窗口和步幅2，卷积使用的是3x3的窗口和步幅1，目的是减少需要处理的特征图的元素个数目
阅读大概需要25分钟 ? 跟随小博主，每天进步一丢丢 ?..., num_attention_heads * size_per_head]) return context_layer 总结一下，attention layer 的主要流程： 对输入的 tensor...进行形状校验，提取batch_size、from_seq_length 、to_seq_length； 输入如果是 3d 张量则转化成 2d 矩阵； from_tensor 作为 query， to_tensor...作为 key 和 value，经过一层全连接层后得到 query_layer、key_layer 、value_layer； 将上述张量通过transpose_for_scores转化成 multi-head...= hidden_size: raise ValueError("The width of the input tensor (%d) !
具体使用方式如下，用户需要向模型中输入一个样本输入。...balance_by_time partitions = torch.cuda.device_count() sample = torch.rand(128, 3, 224, 224) # 用户需要向模型中输入一个样本输入...detach 方法的作用是从autograd图中detach一些张量，得到一组新的张量。...profile_times 依据sample来得到运行时间，具体逻辑是： 遍历模型中的层，针对每个层： 等待当前设备上所有流中的所有kernel完成 记录起始运行时间 对某层进行前向计算 得到需要梯度的张量...) # 对某层进行前向计算 # Backward # 得到需要梯度的张量 backward_tensors = tuple(y
在包含多个张量和张量运算的复杂表达式中，张量的维数很容易忘了。即使只是将数据输入到预定义的 TensorFlow 网络层，维度也要弄对。当你要求进行错误的计算时，通常会得到一些没啥用的异常消息。...这需要编辑代码添加调试语句并重新运行训练过程。或者，我们可以使用交互式调试器手动单击或键入命令来请求所有张量形状。（这在像 PyCharm 这样的 IDE 中不太实用，因为在调试模式很慢。）...执行该代码会触发一个异常，其重要元素如下: ... ---> 10 Y = W @ X.T + b ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch...ValueError: matmul: Input operand ......例如，让我们使用标准的 PyTorch nn.Linear 线性层，但输入一个 X 矩阵维度是 n x n，而不是正确的 n x d: L = torch.nn.Linear(d, n_neurons)
* size_per_head]) 141 142 return context_layer 总结一下，attention layer的主要流程： 对输入的tensor进行形状校验，提取batch_size...、from_seq_length 、to_seq_length 输入如果是3d张量则转化成2d矩阵 from_tensor作为query， to_tensor作为key和value，经过一层全连接层后得到...query_layer、key_layer 、value_layer 将上述张量通过transpose_for_scores转化成multi-head 根据论文公式计算attention_score以及...将得到的attention_probs与value相乘，返回2D或3D张量 ?...= hidden_size: 29 raise ValueError("The width of the input tensor (%d) !
class Dropout: 将Dropout应用于输入。class Flatten: 在保持批处理轴的同时，使输入张量变平。...class InputSpec: 指定层的每个输入的ndim、dtype和形状。class Layer: 基本层。class MaxPooling1D: 最大池化一维输入。...dropout(...): 将Dropout应用于输入。flatten(...): 在保持批处理轴(轴0)的同时，使输入张量变平。max_pooling1d(...): 一维输入的最大池化层。...参数：scale: 标量乘法器张量。0.0禁用正则化器。scope: 一个可选的范围名称。返回值：一个具有l2(权重)签名的函数，它应用l2正则化。...可能产生的异常：ValueError: If scale is negative or if scale is not a float.
value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况...[0],layer[1]) 部分层使用预训练模型 注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是 model.load_state_dict(torch.load...因为RNN反向传播使用的是BPTT算法，其需要的内存和输入序列的长度呈线性关系。 model(x) 前用 model.train() 和 model.eval() 切换网络状态。...model.zero_grad()会把整个模型的参数的梯度都归零, 而optimizer.zero_grad()只会把传入其中的参数的梯度归零.torch.nn.CrossEntropyLoss 的输入不需要经过...需要小心数值精度过低带来的稳定性问题。时常使用 assert tensor.size() == (N, D, H, W) 作为调试手段，确保张量维度和你设想中一致。
这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....假设有模型A和模型B，我们需要将A的输出作为B的输入，但训练时我们只训练模型B....但是实际上，尽管layer4没有梯度回传，但是weight_decay的作用仍然存在，它使得layer4权值越来越小，趋向于0。...后面需要用到layer4的时候，发现输出异常（接近于0），才注意到这个问题的存在。...虽然这样的情况可能不容易遇到，但是还是要谨慎：暂时不需要更新的权值，一定不要传递给Optimizer，避免不必要的麻烦。
是否在网络顶部包含3个全连接层 :param weights: 权重，随机初始化或者使用已在ImageNet上预训练的权重 :param input_tensor: 可选的Keras张量...为False,才需要指定input_shape....pooling为None表示模型的输出僵尸最后一个卷积层以4D张量输出； pooling为avg表示全局均值池化将应用于最后一个卷积的输出，即模型的输出将是2D张量； pooling...只有在include_top为True时才指定， :return: """ if weights not in {'imagenet', None}: raise ValueError...= 1000: raise ValueError('If using `weights` as imagenet with `include_top`'
即该层不是共享层），则可以通过下列方法获得输入张量、输出张量、输入数据的形状和输出数据的形状： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape...模型中非首层的全连接层其输入维度可以自动推断，因此非首层的全连接定义时不需要指定输入维度。 init：初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的Theano函数。...当使用该层为模型首层时，需要指定input_shape参数 输出shape (batch_size,)+target_shape 例子 # as first layer in a Sequential...如果没有提供，该参数的默认值为全0向量，即合并输入层0号节点的输出值。 tensor_indices：可选，为整数list，如果有些层返回多个输出张量的话，该参数用以指定需要合并的那些张量。...=0.0) 使用给定的值对输入的序列信号进行“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，
问题描述这个错误的具体描述是：期望的输入数据应该具有4个维度，但实际传入的数组形状只有(50, 50, 3)。这意味着模型期望输入一个4维的张量，而当前的输入数据是一个3维的张量。...为了适应深度学习模型的输入要求，我们需要将图像数据转换为4维张量。 在这个具体的错误中，我们可以看到输入数据的形状是(50, 50, 3)，意味着这是一个50x50像素的彩色图像。...解决方案为了解决这个问题，我们需要对输入数据进行一些预处理，将其转换为4维张量。...4维张量，从而解决ValueError: Error when checking错误。...它允许我们在指定的位置插入新的维度，并且可以根据需要在数组的任意位置插入新的维度。
可能产生的异常：ValueError: When the underlying interpreter fails raise ValueError.8、reset_all_variablesreset_all_variables...可能产生的异常：ValueError: If the interpreter could not set the tensor.11、tensortensor(tensor_index)返回一个函数，该函数给出当前张量缓冲区的...仅当推论_input_type是QUANTIZED_UINT8时才需要。...开发人员将需要使用自定义解析器向TensorFlow Lite运行时提供这些。(默认错误)post_training_quantize:不推荐，请指定[optimization]。而不是优化。...input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。如果不提供输入数组，则使用SignatureDef中的输入数组。
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