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))。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def
这似乎是一个基本的问题,但我无法解决。
在神经网络的前通过中,我有一个形状为8x3x3的输出张量,其中8是我的批次大小。我们可以假定每个3x3张量都是一个非奇异矩阵。我需要找到这些矩阵的逆。PyTorch 函数仅适用于方阵。既然我现在有8x3x3,如何以可微的方式将此函数应用于批处理中的每个矩阵?
如果我迭代这些示例并将逆附加到python列表中,然后将其转换为PyTorch张量,那么它是否会在备份期间出现问题呢?(我的问题是,因为将PyTorch张量转换为numpy来执行一些操作,然后返回到张量,就不会在支持这些操作时计算梯度)。
当我尝试做类似的事情时,我也会得到以下错误。
a = tor
我正在尝试使用torch.utils.tensorboard记录我的神经网络结构。但是,当我使用作者的add_graph函数时,出现了以下错误:
Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant. Consider making a parameter or input, or detaching the gradient.
然后打印一个形状张量(512,512),它等于模型输入和输出维的一个隐藏层。
我使用的代码如下:
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer
对于numpy,我可以这样做一个简单的矩阵乘法:
a = numpy.ones((3, 2))
b = numpy.ones((2, 1))
result = a.dot(b)
但是,这不适用于PyTorch:
a = torch.ones((3, 2))
b = torch.ones((2, 1))
result = torch.dot(a, b)
此代码引发以下错误:
RuntimeError:一维张量,但得到二维张量和二维张量
如何在PyTorch中执行矩阵乘法?
我正在用Pytorch编写序列神经网络的序列。在official Pytorch seq2seq tutorial中,有一个注意力解码器的代码,我不能理解/认为可能包含错误。 它通过连接输出和此时的隐藏状态来计算每个时间步的注意力权重,然后乘以一个矩阵,得到一个大小等于输出序列长度的向量。注意,这些注意力权重不依赖于编码器序列(在代码中命名为encoder_outputs ),我认为它应该依赖于编码器序列。 此外,the paper cited in the tutorial还列出了三种不同的得分函数,可用于计算注意力权重(本文的3.1节)。这些函数都不是简单地连接和乘以一个矩阵。 因此,在
我想在这个架构的Keras中实现一个神经网络:假设我有一些输入,它们属于某些组。然后神经网络是这样的:
input -> some layers -> separate inputs by groups -> average inputs by groups -> output
简而言之,我想按组分离输入,然后按组取输入的平均值。
例如,如果我有一些输入张量1,2,3,4,5,6,它们属于两个组0,1,1,0,0,1,那么我希望输出张量是这样的: 3.333,3.666,3.666,3.333,3.333,3.666。这里3.333是组1、4、5的平均值,3.666是组