我在torch中实现了以下lstm模型,它是我从这里获得的:
我有一个关于以下代码的问题:
local function create_network()
local x = nn.Identity()()
local y = nn.Identity()()
local prev_s = nn.Identity()()
local i = {[0] = LookupTable(params.vocab_size,
在我最近阅读的Lua源文件中,我经常看到这种语法,这意味着什么,特别是第二个括号--一个例子,中的第8行。
local LSTM = {}
function LSTM.lstm(input_size, rnn_size, n, dropout)
dropout = dropout or 0
-- there will be 2*n+1 inputs
local inputs = {}
table.insert(inputs, nn.Identity()()) -- line 8
-- ...
nn.Identity 的源代码
*更新*
在火炬库'nn‘中经常使
我正在研究图像嵌入,并想知道为什么翻转图像会改变输出。例如,考虑头被移除的resnet18:
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = nn.Identity()
model = model.t
我正试图获得更好的结果,允许一些以前冻结的骨干(RegNet-800MF)的最后几层被训练。我如何在PyTorch闪电中实现这一点?我对ML非常陌生,所以如果我遗漏了任何重要信息,请原谅。
我的模型(MechClassifier)调用另一个类(ParametersClassifier),其中包括预先训练的RegNet作为其冻结的骨干。在训练过程中,前向函数只通过ParametersClassifier的主干传递输入,而不是通过分类层。我将包括以下两者的init功能。
我的MechClassifier模型:
class MechClassifier(pl.LightningModule):