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(25)
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沙龙
1
回答
顺序数据的GANs输入/输出形状
、
、
、
= 0.8)) netG.add(
nn.Dense
(15)) netG.add(nn.Dropout(0.5)) netG.add(nn.BatchNorm(momentum =0.8)) netG.add(
nn.Dense
(step_size, acti
浏览 13
提问于2019-04-24
得票数 0
1
回答
MXNet - GANs在MNIST中的应用
、
、
= mnist["test_data"].reshape(10000, 28*28)G = nn.Sequential() G.add(
nn.Dense
(300, activation="relu"))with D.name_scope(): D.add(
nn.Dense
(1
浏览 2
提问于2017-11-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
创建LeNet 10神经网络
、
、
、
[1], nn.MaxPool2D) assert isinstance(l,
nn.Dense
ipython-input-29-e1d75f4e8660> in <module> 8 for l in n[-3:]: ----> 9 assert isinstance(l,
nn.Dense
浏览 31
提问于2021-02-05
得票数 1
1
回答
如何修复此错误:“MXNetError:形状不一致,已提供”
、
__init__(**kwargs) self.output =
nn.Dense
(2) net(x)但是,如果我将self.hidden =
nn.Dense
(10)更改为self.hidden =
nn.Dense
(4),错误将不再存在。
浏览 0
提问于2019-04-20
得票数 0
1
回答
MXNET -如何在ResNet_v1预训练模型中添加辍学层
、
、
、
、
get_model(model_name, pretrained=True) finetune_net.output =
nn.Dense
= nn.HybridSequential() finetune_net.head.add(
nn.Dense
(2, in_units=2048)) finetune_net.fc =
nn.Dense</em
浏览 13
提问于2022-05-19
得票数 1
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1
回答
在mxnet误差中定义一个简单的神经网络
、
、
、
、
MXnet制作简单的NN,但是在step()方法上有一些问题y1.shape=(64, 1, 10)net.add(
nn.Dense
(H,activation='relu'),
nn.Dense
(90,activation='relu'),
nn.Dense
(D_out)) #y_pred
浏览 0
提问于2019-08-30
得票数 1
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1
回答
从亚麻模型的init调用获得不正确的输出
、
@nn.compact return nn.Sequential(
nn.Dense
(40),
nn.Dense
(40),
nn.Dense
(1),
浏览 6
提问于2022-12-04
得票数 0
2
回答
Tensorflow Keras TypeError:类型为'NoneType‘的对象没有len()
、
、
input_length=1) self.final_dense =
nn.Dense
(1) def call(self, inputs, **kwargs):
浏览 3
提问于2021-02-09
得票数 0
1
回答
在MxNet中手动操作
nn.Dense
()层参数
我的问题很简单,有没有一种简单的方法来创建用两个nd.array()实例表示的参数(即偏差和权重)初始化的新
nn.Dense
(...)层? 提前谢谢你!
浏览 0
提问于2018-06-04
得票数 0
1
回答
mxnet.base.MXNetError:形状不一致,提供= [32,4],推断shape=[32,1]
、
、
、
num_features, num_classes): net = nn.HybridSequential() net.add(
nn.Dense
(1000, activation="relu")) net.add(
nn.Dense
浏览 23
提问于2020-07-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
亚麻比纯Jax要慢得多?
、
、
(nn.Module): def __call__(self, x_in): x = sigmoid(x) x =
nn.Dense
(feat, use_bias=False)(x) x
浏览 22
提问于2022-03-05
得票数 4
1
回答
用flax.nn.Module实现神经网络
、
、
、
我正在尝试用flax.nn.Module实现一个基本的RNN单元。实现RNN单元的公式非常简单:我的代码使用flax.nn.Module, @nn.compact nextState = jnp.tanh(jnp.dot(W, h) * jnp.dot(U, x)
浏览 18
提问于2022-03-15
得票数 0
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1
回答
亚麻神经网络输入输出wrt的Hessian向量乘积的计算
、
、
、
[int] def __call__(self, x): x = nn.tanh(
nn.Dense
(feat)(x)) return x model = MLP([20, 20, 20, 20, 20, 1])
浏览 16
提问于2022-06-02
得票数 2
1
回答
Mxnet,使用pandas从csv文件加载数据并馈送到NN模型
、
、
batch_size=batch_size, shuffle=True) model = nn.Sequential() model.add(
nn.Dense
(1)) ## loss function
浏览 162
提问于2020-12-21
得票数 0
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1
回答
HybridSequential.hybridize()返回None
、
kernel_size=2, strides=2, groups=2, activation='relu'), #4
nn.Dense
浏览 22
提问于2020-10-02
得票数 0
1
回答
Python与Mathematica下令人费解的mxnet性能
、
、
net = nn.HybridSequential() if l == 0: else: net.add(
nn.Dense
( Layers[ l ], activation = 'sigmoid', dtype = m
浏览 14
提问于2020-02-11
得票数 3
1
回答
单个词具有多个范畴特征的词嵌入
、
、
、
我正在寻找一种方法来实现在Pytorch中使用LSTM层实现word嵌入网络,这样nn.Embedding层的输入与单词I的向量具有不同的形式。如何向嵌入层提供这样的表单数据?或者你有什么更好的建议?
浏览 3
提问于2019-10-08
得票数 0
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1
回答
为什么多端口模型不能导入C++?
__init__(**kwargs) self.dense0 =
nn.Dense
(3)self.dense1 =
nn.Dense
(3) def hybrid_forward(self, F,x,y):
浏览 4
提问于2017-10-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么这段关于使用mxnet来训练回归网的代码不收敛?
、
housing.csv", batch_size=100, data_shape=(10, )) net = nn.Sequential() net = nn.Sequential() net.add(
nn.Dense
浏览 0
提问于2019-05-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
TypeError:类型<class‘_main__.MLP>的参数'MLP( # num_neurons_per_layer = [4,1] )’不是有效的JAX类型。
、
activation = x activation =
nn.Dense
浏览 5
提问于2022-02-04
得票数 1
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