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假设在 PyTorch 中我有 model1 和 model2,它们具有相同的架构.他们接受了相同数据的进一步训练,或者一个模型是另一个模型的早期版本,但在技术上与问题无关.现在我想将 model 的权重设置为 model1 和 model2 的权重的平均值.我将如何在 PyTorch 中做到这一点? 解决方案 beta = 0.5 #插值参数params1 = model1.named_
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我在 Pytorch 中实现自定义激活函数时遇到问题,例如 Swish.我应该如何在 Pytorch 中实现和使用自定义激活函数? 解决方案 有四种可能性,具体取决于您要查找的内容.你需要问自己两个问题: Q1) 你的激活函数有可学习的参数吗? 如果是,您别无选择,只能将激活函数创建为 nn.Module 类,因为您需要存储这些权重. 如果否,您可以随意创建一个普通函数或
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是 batchnorm 动量约定(默认=0.1) 像在其他库中一样正确,例如Tensorflow 默认情况下似乎通常是 0.9 或 0.99?或者,也许我们只是使用了不同的约定? 解决方案 貌似pytorch中的参数化约定和tensorflow中的不同,所以pytorch中的0.1相当于tensorflow中的0.9. 更准确地说: 在张量流中: running_mean =
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文档 指出: 确定性模式可能会对性能产生影响,具体取决于您的模型. 我的问题是,这里的性能是什么意思.处理速度或模型质量(即最小损失)?换句话说,当设置手动种子并使模型以确定性方式执行时,这是否会导致在找到最小损失之前的训练时间更长,或者最小损失是否比模型非确定性时更糟糕? 为了完整起见,我通过设置所有这些属性手动使模型具有确定性: def set_seed(seed):tor
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我是深度学习的新手,目前正在研究使用 LSTM 进行语言建模.我正在查看 pytorch 文档并被它弄糊涂了. 如果我创建一个 nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) 其中 hidden_size = 4 和 num_layers = 2,我想我会有一个类似的架构: op0 op1 ....LSTM ->LSTM ->H3LST
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自定义损失函数应该如何实现?使用以下代码导致错误: 导入火炬将 torch.nn 导入为 nn进口火炬视觉导入 torchvision.transforms 作为转换将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pyplot 作为 plt将 torch.utils.data 导入为 data_utils将 torch.nn 导入为 nn导入 torch.nn.functional 作为
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例如,我有一个维度为 (5) 的一维向量.我想将其重塑为二维矩阵 (1,5). 这是我如何使用 numpy >>>将 numpy 导入为 np>>>a = np.array([1,2,3,4,5])>>>一个形状(5,)>>>a = np.reshape(a, (1,5))>>>一个形状(1, 5)>>>一个数组([[1, 2, 3, 4, 5]])>>> 但是我怎么能用 Pytor
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如何在不需要在某处定义模型类的情况下保存 PyTorch 模型? 免责声明: 在 在 PyTorch 中保存训练模型的最佳方法?,没有解决方案(或有效的解决方案)可以在不访问模型类代码的情况下保存模型. 解决方案 如果您打算使用可用的 Pytorch 库(即 Python、C++ 或它支持的其他平台中的 Pytorch)进行推理,那么最好的方法是通过 TorchScript.
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我知道可以冻结网络中的单层,例如只训练预训练模型的最后一层.我正在寻找的是一种将特定学习率应用于不同层的方法. 例如,第一层的学习率非常低,为 0.000001,然后逐渐增加后续每一层的学习率.所以最后一层的学习率为 0.01 左右. 这在pytorch中可行吗?知道如何存档吗? 解决方案 解决方案如下: from torch.optim import Adam模型 = 网络
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我试图做一个简单的事情,即使用 Torch 使用随机梯度下降 (SGD) 训练线性模型: 将 numpy 导入为 np进口火炬从 torch.autograd 导入变量导入 pdbdef get_batch2(X,Y,M,dtype):X,Y = X.data.numpy(), Y.data.numpy()N = len(Y)valid_indices = np.array( range(N)
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这条线工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False) 我介绍了 ResNet18 self.conv = ResNet18()**ResNet 类**'''PyTorch 中的 ResNet.对于预激活 ResNet,请参阅“preact_resnet.py".参考:[1] 何
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使用 Pytorch,我正在尝试实现一个使用预训练的 DeepLab ResNet-101 的网络.我找到了两种使用该网络的可能方法: 这个 或 torchvision.models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=False,progress=True,num_classes=21,aux_loss=None,**kwarg
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我正在 PyTorch 中编写一个众所周知的问题 MNIST 手写数字数据库的代码.我下载了训练和测试数据集(从主网站),包括标记数据集.数据集格式为t10k-images-idx3-ubyte.gz,提取后t10k-images-idx3-ubyte.我的数据集文件夹看起来像 MINST数据train-images-idx3-ubyte.gztrain-labels-idx1-ubyte.gz
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我正在学习 Andrew Ng 的 CS230 斯坦福课程教程,并在 每个训练时期,通过计算指标进行评估. 但在计算指标之前,他们将批次发送到 CPU 并将它们转换为 numpy 数组(代码在这里). #从torch变量中提取数据,移至cpu,转换为numpy数组output_batch = output_batch.data.cpu().numpy()label_batch = labe
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我试图使用更高的库进行元学习,但我在理解 copy_initial_weights 的含义时遇到了问题.文档说: copy_initial_weights——如果为真,则修补模块的权重被复制以形成修补模块的初始权重,因此在展开修补模块时不是梯度带的一部分.如果将其设置为 False,则实际模块权重将是修补模块的初始权重.例如,这在执行 MAML 时很有用. 但由于以下原因,这对我来说没
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我目前正在使用交叉熵损失函数,但对于不平衡数据集,性能并不好. 有没有更好的丢失函数? 解决方案 这是一个非常广泛的主题,但恕我直言,你应该尝试 focal loss:由 Tsung-Yi Lin 介绍,Priya Goyal、Ross Girshick、Kaiming He 和 Piotr Dollar 处理对象检测中的不平衡预测.自引入以来,它也被用于分段的上下文中. 焦点损失
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默认情况下,PyTorch 的 cross_entropy 将 logits(模型的原始输出)作为输入.我知道 CrossEntropyLoss 将 LogSoftmax (log(softmax(x))) 和 NLLLoss(负对数似然损失)组合在一个类中.所以,我想我可以使用 NLLLoss 从概率中获得交叉熵损失,如下所示: 真实标签:[1, 0, 1] 概率:[0.1, 0.9],
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我正在使用 PyTorch 来实现基于骨架的动作识别的分类网络.该模型由三个卷积层和两个全连接层组成.这个基本模型在 NTU-RGB+D 数据集中给了我大约 70% 的准确率.我想了解更多关于批量归一化的知识,所以我为除最后一层之外的所有层添加了一个批量归一化.令我惊讶的是,评估准确率下降到了 60% 而不是增加,但训练准确率却从 80% 增加到了 90%.谁能说我做错了什么?或者添加批量标准化不
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我正在学习 PyTorch 用于图像分类任务,我遇到了有人在其函数中使用 PyTorch Variable() 进行预测的代码: def predict_image(image):image_tensor = test_transforms(image).float()image_tensor = image_tensor.unsqueeze_(0)输入 = 变量(image_tensor)输入
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我指的是可以在这里找到的模型:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html#torchvision-models 解决方案 作为,@dennlinger 在他的中提到href="https://stackoverflow.com/a/52631758/8085890">答案:torch.utils.model_zoo,在您加
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