nn.Sequential中转换维度

2024-10-28

torch.nn.Sequential()详解

参考:官方文档源码官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in. 一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素

（原）torch中显示nn.Sequential()网络的详细情况

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU

pytorch nn.Sequential()动态添加方法

之前我们使用nn.Sequential()都是直接写死的,就如下所示: # Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(,,), nn.ReLU(), nn.Conv2d(,,), nn.ReLU() ) # Example of using Sequential with OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ (,,)), ('relu1', nn.ReLU(

小白学习之pytorch框架(2)-动手学深度学习(begin-random.shuffle()、torch.index_select()、nn.Module、nn.Sequential())

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch 原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

[pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn.moduleList

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels

0802_转载-nn模块中的网络层介绍

0802_转载-nn 模块中的网络层介绍目录一.写在前面二.卷积运算与卷积层 2.1 1d 2d 3d 卷积示意 2.2 nn.Conv2d 2.3 转置卷积三.池化层四.线性层五.激活函数层六.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.写在前面疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理

Pytorch——torch.nn.Sequential()详解

参考:官方文档源码官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in. 翻译:一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块

PowerDesigner中转换物理模型时的命名转换

原文:PowerDesigner中转换物理模型时的命名转换最近在使用PowerDesigner建模数据库,在使用中积累了一些遇到的问题和解决办法,记录下来,希望对遇到同样问题的朋友有所帮助. 早期在PowerDesigner中,只有概念模型和物理模型,一般是先建立概念默认,然后根据具体的数据库生成物理模型.但是概念模型太抽象,物理模型太具体,于是在PowerDesigner15版本之后出现了“逻辑模型”,能够从概念模型和物理模型各自的角度上都容易理解.所以现在的数据库建模方式就变成了先建

SQL零星技术点：SQL中转换money类型数值转换为字符串问题

--SQL中转换money类型数值转换为字符串问题,直接转换就转为两位了,所以需要做一下处理.具体请看下述sql实例. 1 create table #test(price money) insert into #test values (45.2525) )) from #test --输出45.25 四位小数只有两位了 select convert(VARCHAR,price) from #test --输出45.25 四位小数只有两位了 select convert(VAR

AngularJS中转换响应内容

从远程API获取到的响应内容,通常是json格式的,有时候需要对获取到的内容进行转换,比如去除某些不需要的字段,给字段取别名,等等. 本篇就来体验在AngualrJS中如何实现. 在主页面,还是从controller中拿数据. <body ng-app="publicapi"> <ul ng-controller="controllers.View"> <li ng-repeat="repo in repos">

IP概念盛行的背后：资本在狂欢，电影想哭泣 IP，英文“Intellectual Property”的缩写，直译为“知识产权”。它的存在方式很多元，可以是一个故事，也可以是某一个形象，运营成功的IP可以在漫画、小说、电影、玩具、手游等不同的媒介形式中转换。

IP概念盛行的背后:资本在狂欢,电影想哭泣 IP容易拉投资.谈合作,甚至还能简化宣发途径,越来越多的人涌入了电影这个产业,争抢IP成为他们进入行业的最快捷的方法.IP盛行暴露出的另一个问题是国产电影原创力的匮乏. 刘慈欣渐渐习惯了出席和电影相关的场合,一遍遍回答“中国科幻电影离好莱坞到底有多远”之类的问题.上台演讲前,他通常把那个陈旧的双肩包留在座位上.他的演讲简明扼要,毫无煽动力——只要他一开口,你就可以轻易把他跟在场那些制片人.影视公司高层区分开——但他总能获得观众热烈的掌声

在LoadRunner中转换字符串大小写的C语言函数

在LoadRunner中转换字符串大小写的C语言函数 . loadrunner语言ccharacterstringaction 封装ConvertToXXX函数: //ConvertToUpper function int ConvertToUpper(char * sInput, char * sNew) { sInput = (char *)strupr(sInput); lr_save_string(sInput,sNew); } //ConvertToLower function int

pytorch系列 -- 9 pytorch nn.init 中实现的初始化函数 uniform, normal, const, Xavier, He initialization

本文内容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各种初始化函数3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)服从~N(mean,std) N

Keras中图像维度介绍

报错问题: ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv2d_1/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,28,28], [5,5,28,32]. 问题分析: 定位:x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],1, 28,28).astype('float32') 分析:input_s

Python中转换角度为弧度的radians()方法

Python中转换角度为弧度的radians()方法这篇文章主要介绍了Python中转换角度为弧度的radians()方法,是Python入门中的基础知识,需要的朋友可以参考下 radians()方法把角度转化为弧度角x. 语法以下是radians()方法的语法: radians(x) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这必须是一个数值. 返回值此方法返回一个角度的弧度值. 例子下面的示例演示ra

pytorch 中序列化容器nn.Sequential

按下图顺序搭建以及执行

[PyTorch] rnn,lstm,gru中输入输出维度

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

js中转换Date日期格式

在javascript中直接输出Date得到的结果是这样的: function date(){ var date = new Date(); alert(date); } 结果是:Mon Jun 15 15:30:46 UTC+0800 2009 这可能不是我们所需要的,因此是需要转换下的,这里就学下我转换的几种方法,不妥之处请指教: 1.得到new Date()型中各个时间级别(年.月.日.时.分.秒)的数: function date(){ var date = new Date(); va

linux中转换编码

iconv -f gb2312 -t utf-8 文件 -o 输出文件名 iconv -f gb2312 -t utf-8 文件 #直接在终端中显示 enca -L zh_CN file #查看file的编码格式enca -L zh_CN -x UTF-8 file #将file转换成utf8的编码格式enca -L zh_CN -x UTF-8 file1 file2 #转换之后存成file2文件,不覆盖file1

torch.nn.functional中softmax的作用及其参数说明

参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/functional/#_1 class torch.nn.Softmax(input, dim) 或: torch.nn.functional.softmax(input, dim) 对n维输入张量运用Softmax函数,将张量的每个元素缩放到(0,1)区间且和为1.Softmax函数定义如下: 参数: dim:指明维度,dim=0表示按列计算:dim=1表示按行

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