我想实现一个卷积层,每个输出位置都有一个不同的卷积滤波器。具体来说,考虑输出为16*16*128 (W *H* C)的情况。我们有16*16个过滤器,而不是3*3*128个过滤器;每个过滤器的大小为3*3*128。这样,参数的数量就不会太多。
在中也有类似的想法,但我找不到特定于位置的过滤器的实现。我的问题是,如果我们想要一个特定于位置的卷积滤波器,我该如何在Tensorflow或Pytorch中实现它?我是否需要编写自己的操作,或者有一些聪明的方式来使用所提供的函数?如果我必须写一个OP,有什么技巧可以很容易地实现这个想法吗?如有任何帮助,我们不胜感激!
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
因此,我一直致力于Pytorch中的神经样式转换,但我被困在这样一个点上,即我们必须通过有限数量的层来运行输入图像,并将样式损失降至最低。长话短说,我想在Pytorch中找到一种方法来评估架构不同层的输入(我使用的是vgg16)。我已经看到这个问题在keras中得到了非常简单的解决,但我想看看pytorch中是否也有类似的方法。
from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = VGG16()
model = Model(inputs=model.inputs, outputs=model.layers[1].output)
我想要应用迁移学习(使用来自UNet或ResNet的预训练编码器的权重初始化我的自定义网络的编码器)。所以问题是:给定Pytorch中的UNet或ResNet实例,如何提取PyTorch中ResNet或UNet的编码器部分? This blog展示了这样做的一种方法,但它首先要求我拥有UNet或ResNet类,这对我来说并不实用。因为UNet或ResNet的实例是通过net = get_resnet(depth=34)这样的函数获取的,所以我只能获取UNet或ResNet的实例,但不能获取它们的类。