我正在使用一些代码来训练lstm来生成序列。训练模型后，调用lstm()方法： x = some_inputfuncc = nn.Linear(in_featuresoutput_features=vocab_size,func_output = func(lstm_output) 我已经阅读了nn.Linear()的文档，但我仍然不理解这个转换是做什么的</
浏览 52提问于2019-09-24得票数 1
我在Pytorch中定义了一个简单的神经网络，如下所示： nn.Linear(1, 5), nn.Linear(5, 1)) [parameter.shape for parameter in my_model.parameters()][torch.Size([5, 1]),
浏览 10提问于2020-05-18得票数 3
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在由Hugginface编写的代码中，有许多具有init_weight功能的微调模型.例如()，最后有一个init_weight函数。from the TF version which uses truncated_normal for initialization module.
浏览 2提问于2020-05-27得票数 2
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找到了一段可以完美运行的python代码，但我无法理解它是如何工作的。如果你能为我解释一下衬里部分，我会很感激的。我完全不知道它能做什么 def __init__(self, lengths, num_classes): module for i in range(len(lengths) - 1)
浏览 7提问于2022-10-07得票数 2
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在PyTorch中，我们可以通过多种方式定义体系结构。在这里，我想使用Sequential模块创建一个简单的LSTM网络。在Lua的火炬里，我通常会说：model:add(nn.SplitTable(1,2))model:add(nn.SelectTable(-1)) -- last step of output sequen
浏览 4提问于2017-05-23得票数 6
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我正在使用PyTorch实现DCGAN。
它很好的工作，因为我可以得到合理的质量生成的图像，但是现在我想用度量来评估in模型的健康状况，主要是由本指南介绍的那些。它们的实现使用Keras哪个SDK可以让您在编译模型时定义您想要的指标，请参阅。在这种情况下，鉴别器的准确性，即当它成功地将图像识别为真实的或生成的图像的百分比。使用PyTorch SDK，我似乎找不到<
浏览 5提问于2021-02-25得票数 1
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在Pytorch论坛中提到，设置可变的权重会直接导致
“在另一边使用.data是可行的，但通常不建议这样做，因为在使用模型之后更改它会产生奇怪的结果，并且自动梯度不能抛出错误。”我想知道什么会导致奇怪的结果。此外，我还考虑直接设置优化器参数，特别是具有这些参数的优化器的动量/梯度之和。这种情况也需要考虑吗？
浏览 0提问于2019-08-05得票数 1
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我在PyTorch上的代码实现的代码片段是：classifier = nn.Sequential(
当我在Windows上从Spyder (Anaconda)运行它( PyTorch版本: 1.0.1，火炬视觉版本: 0.2.2)时，它运行得很完美。我是遗
浏览 0提问于2019-03-13得票数 2
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神经网络损失突然下降
、、、
我正在练习预测的房价。这让我一开始觉得的学习率太低了，但是当我在下降之后放大时：它似乎太高了(而且它也太合适了？)我选择的NN是(使用PyTorch) nn.Linear(331, 96), nn.Linear(96, 8),nn.ReLU(
浏览 6提问于2021-08-23得票数 0
最近，我观察到在定义神经网络时，我们为每一层定义了单独的ReLU对象。为什么我们不能在任何需要的地方使用相同的ReLU对象。(x) x = self.fc2(x) self.ReLU = nn.ReLU()
s
浏览 17提问于2020-06-26得票数 0
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我只是在学习如何使用PyTorch作为初学者。如果有人熟悉PyTorch，你能告诉我nn.Module和nn.Sequential的区别吗？我的问题是
有规律地使用哪种方法来建立模型？
浏览 3提问于2021-08-01得票数 4
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我正在尝试在GPU设备上训练pytorch神经网络。为了做到这一点，我将我的输入和网络加载到默认的cuda启用的GPU decive上。然而，当我加载输入时，模型的权重不会停留在cuda张量上。这是我的火车函数 # check we: Input type (torch.FloatTensor
浏览 0提问于2020-05-19得票数 1
在学习PyTorch时，我有一个关于Python语法的问题。下面的代码是PyTorch文档中的一个示例。m = nn.Linear(20, 30)output = m(input)第一行是创建实例m，但是为什么这个实例m可以直接接收像第3行那样的参数呢？我认为应该使用方法来处理
浏览 2提问于2018-01-02得票数 2
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(举个例子)在实现noutput目标值的简单线性模型时，将其作为pytorch中的神经网络：(打电话)returnyoptimizer.add_hook(optimizer.WeightDecay(rate=0.01))
对于从所有ninput输入单元到noutput输出单元之一的每
浏览 1提问于2018-04-22得票数 0
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我的问题对吗？我到处找了看，但什么也找不到。我很确定当我学习keras时这个问题已经解决了，但是我如何在pytorch中实现它呢？
浏览 376提问于2019-03-13得票数 9
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在这里，我很难在没有例子的情况下详细阐述我的问题，所以我在MNIST数据上使用了一个模型，它根据数字图像对数字进行分类。# Load data nn.Linear(64, 10),
浏览 3提问于2022-02-27得票数 0
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纵火线性法中的多维输入？
、、、
在构造一个简单的感知器神经网络时，我们通常将格式(batch_size,features)输入的2D矩阵传递给二维权矩阵，类似于中的这种简单的神经网络。我总是假设神经网络的感知器/密集/线性层只接受2D格式的输入，并输出另一个2D输出。但最近，我遇到了这样一个模型:线性层接受三维输入张量，并输出另一个三维张量(o1 = self.a1(x))。__init__()
浏览 3提问于2019-10-28得票数 3
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我浏览了PyTorch框架的文档，发现了许多实例，其中一个变量被赋予了一个函数，但当它调用该函数时，参数发生了变化。不确定这是如何工作的，任何指针都会很有帮助。但我不理解的是PyTorch中的一些句子，比如： super(NN,self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(inpu
浏览 13提问于2021-06-08得票数 0
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在Pytorch documentation中，CrossEntropyLoss将LogSoftMax和NLLLoss组合在一个类中 但是我很好奇；如果我们在我的分类器中同时使用CrossEntropyLoss和LogSoftMax，会发生什么： model_x.fc = nn.Sequential (nn.Linear(num_ftrs, 2048, bias=True), nn.ReLU(),nn.Linear(2048, 1024 ), nn.R
浏览 25提问于2020-10-23得票数 1
在PyTorch中，我希望创建一个隐藏层，其神经元不能完全连接到输出层。我试图连接两个线性层的输出，但遇到以下错误：
class NeuralNet2(nn.Module):__init__()
self.hiddenLeft = nn.Linear(40, 2)self.hidden
浏览 0提问于2018-10-25得票数 4
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