Layers

pytorch torch.nn.TransformerEncoder

APICLASStorch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers,norm=None)TransformerEncoderisastackofNencoderlayers
Claroja·2023-01-23 08:21

CS231n 课程作业 Assignment One（五）两层神经网络分类器（0816）

两层神经网络分类器–NeuralNetwork（2layers）全连接神经网络、单隐藏层一、原理1.1全连接神经网络基础理论见另一篇文章–全连接神经网络1.2损失函数（待完善，想看可留言）二、实现2.1
阿桥今天吃饱了吗·2023-01-20 18:03

tf.keras.layers.InputLayer函数

函数原型tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=None,batch_size=None,dtype=None,input_tensor=None,sparse=None
不负韶华ღ·2023-01-20 09:42

tf.keras.layers.Conv?D函数

1、tf.keras.layers.Conv1D函数函数原型tf.keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format
不负韶华ღ·2023-01-20 09:42

tf.keras.layers.MaxPool?D函数

1、tf.keras.layers.MaxPool1D函数函数原型tf.keras.layers.MaxPool1D(pool_size=2,strides=None,padding='valid',data_format
不负韶华ღ·2023-01-20 09:42

tf.keras.layers模块中的函数

from__future__importprint_functionas_print_functionimportsysas_sysfrom.importexperimentalfromtensorflow.python.keras.engine.base_layerimportLayerfromtensorflow.python.keras.engine.input_layerimportInp
. 小王同学.·2023-01-20 09:41

Keras TimeDistributed 详解

keras.layers.TimeDistributed(layer)这个封装器将一个层应用于输入的每个timestep。输入至少为3D，且第一个维度应该是时间所表示的维度。
weixin_43654661·2023-01-20 09:41

tf.keras.layers.LSTM和tf.keras.layers.ConvLSTM2D

文章目录tf.keras.layers.LSTMtf.keras.layers.ConvLSTM2Dtf.keras.layers.LSTM函数原型：tf.keras.layers.LSTM(units
zy_ky·2023-01-20 09:11

tf.keras.layers.TimeDistributed

函数原型：tf.keras.layers.TimeDistributed(layer,**kwargs)除了batch_size以外，第一个维度被认为是时间维度，在进行卷积或其他操作的时候，batch_size
zy_ky·2023-01-20 09:11

tf.keras.layers.Dropout详解

目录tf.keras.layers.Dropout的作用tf.keras.layers.Dropout使用示例tf.keras.layers.Dropout的作用tf.keras.layers.Dropout
象象家的小蜜桃·2023-01-20 09:40

tf.keras.layers.TimeDistributed函数

函数原型tf.keras.layers.TimeDistributed(layer,**kwargs)函数说明时间分布层主要用来对输入的数据的时间维度进行切片。
不负韶华ღ·2023-01-20 09:10

tf.keras.layers.Dense详解

目录tf.keras.layers.Dense的作用tf.keras.layers.Dense的参数tf.keras.layers.Dense使用示例tf.keras.layers.Dense的作用tf.keras.layers.Dense
象象家的小蜜桃·2023-01-20 09:10

Pytorch学习笔记（9）———基本的层layers

卷积神经网络常见的层类型名称作用Conv卷积层提取特征ReLU激活层激活Pool池化——BatchNorm批量归一化——Linear(FullConnect)全连接层——Dropout————ConvTranspose反卷积——pytorch中各种层的用法卷积Convolution卷积类型作用torrch.nn.Conv1d一维卷积torch.nn.Conv2d二维卷积torch.nn.Conv3
永不言弃的小颖子·2023-01-19 18:13

【强化学习】基于tensorflow2.x 的 PPO2（离散动作情况） 训练 CartPole-v1

importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportcopydefbuild_actor_network(state_dim,action_dim):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense
昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-19 15:38

mmdet与pytorch新建卷积层

defdilate_conv(self):layers=[]layers.append(nn.Conv2d(64,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1,dilatio
ydestspring·2023-01-19 01:02

Embedding

importmath4importrandomasrn5importnumpyasnp6fromkeras.modelsimportModel7fromkeras.layersimportInput,Dense,Concatenate,Reshape,Dropout8fromkeras.layers.embeddingsimportEmbedding91011
yuexin2020·2023-01-18 22:21

caffe中LRN的实现

kkk584520/article/details/42032013LRN全称为LocalResponseNormalization，即局部响应归一化层，具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers
abcabsd·2023-01-18 16:29

Caffe：Layer的相关学习

94%E8%AE%B03-Layer%E7%9A%84%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%AD%A6%E4%B9%A0/】LayerLayer是所有层的基类，在Layer的基础上衍生出来的有5种Layers
查志强·2023-01-18 16:59

【PyTorch】教程：学习基础知识-(5) 构建模型

BUILDTHENEURALNETWORK(构建神经网络)神经网络由layers/modules组成，torch.nn提供了所有的你需要构建自己的神经网络的blocks，每个module都在PyTorch
黄金旺铺·2023-01-18 12:06

对于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数的理解

今天在用keras添加卷积层的时候，发现了kernel_size这个参数不知怎么理解，keras中文文档是这样描述的：kernel_size:一个整数，或者单个整数表示的元组或列表，指明1D卷积窗口的长度。又经过多方查找，大体理解如下：因为是添加一维卷积层Conv1D()，一维卷积一般会处理时序数据，所以，卷积核的宽度为1，而kernel_size就是卷积核的长度了，这样的意思就是这个卷积核是一个
陈麒任·2023-01-18 01:49

DSAN代码:Deep Subdomain Adaptation Network forImage Classification

__init__()self.feature_layers=ResNet.resnet50(True)sel
学好迁移Learning·2023-01-17 17:43

Tensorflow layers.Dense接口的使用

tf.layers.Dense是一个十分钟要的神经网络接口，在此详细介绍一下该接口的使用，以便刚入门的小伙伴参考，也为自己以后学习作为记录。
LN烟雨缥缈·2023-01-17 09:20

tf.layers使用之tf.layers.dense(...)

（1）tf.layers.dense(…)全连接层（2）tf.layers.cinv2d(…):二维卷积层（3）tr.layers.conv2d_transpose(…):二维反卷机层（4）tf.layers.dropout
weixin_44928263·2023-01-17 09:49

tf.layers.dense()函数的用法

作用：这个函数主要用于增加一层全连接层参数：tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None
工藤旧一·2023-01-17 09:19

tf.layers.dense的使用方法

tf.layers.dense的使用方法参数数量及其作用示例参数数量及其作用tf.layers.dense用于添加一个全连接层。
Bubbliiiing·2023-01-17 09:49

Tensorflow笔记——tf.layers.dense的用法

1.tf.layers.dense的用法dense：相当于一个全连接层函数解释如下：tf.layers.dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,
·城府、·2023-01-17 09:16

【笔记】keras & tensorflow 中的Dense参数

keras：tensorflow：dense1=tf.layers.dense(inputs=pool3,units=1024,activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer
程序猿的探索之路·2023-01-17 09:45

【tensorflow】全连接层函数tf.layers.dense()原理

TensorFlow全连接层函数tf.layers.dense()原理-jianshuhttps://www.jianshu.com/p/3855908b4c29最近在用TensorFlow实现CNN网络时用到了全连接层
电子小白—豪狗八剑！·2023-01-17 09:14

tf.layers.conv2d_transpose

1.函数原型tf.layers.conv2d_transpose(inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding=’valid’,data_format
鲁班班班七号·2023-01-17 09:44

如何取出 tf.layers.dense 定义的全连接层的weight和bias参数值

[原创]如何取出tf.layers.dense定义的全连接层的weight和bias参数值TensorFlow版本：1.14.0Python版本：3.6.8在TensorFlow中，tf.layers.dense
青松愉快·2023-01-17 09:14

Tensorflow学习之tf.layers.dense()

1.tf.layers.dense()首先，TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense()，方便了开发者自己手动构造权重矩阵WWW和偏移矩阵bbb，利用矩阵乘法实现全连接层。
捌椒·2023-01-17 09:43

Three 之 three.js （webgl）Layers 图层的简单介绍和简单实用

Three之three.js（webgl）Layers图层的简单介绍和简单实用目录Three之three.js（webgl）Layers图层的简单介绍和简单实用一、简单介绍二、实现原理三、注意事项四、效果预览五
仙魁XAN·2023-01-16 16:17

从tf 1.x到tf 2.6（遇到的就过来更新更新）

.x中的tf.xxxxxx如果报错，说函数没有，其实可以直接去github的tensorflow项目里搜索这个函数，看tensorflow里是怎么用的这里列一列遇到的tf1.x：tf.contrib.layers.xavier_initializertf2.6
天边一坨浮云·2023-01-16 14:42

神经网络的搭建

首先我们介绍下用来构建网络的全连接层：tf.keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_init
AI耽误的大厨·2023-01-16 06:35

弹出窗口自动关闭

点击(此处)折叠或打开adTime=6;//关闭窗口等待的时间chanceAd=1;varns=(document.layers);varie=(document.all);varw3=(document.getElementById
cuikuang6306·2023-01-16 04:16

python batch normalization_Batch Normalization的正确打开方式

BatchNormalization在TensorFlow中有三个接口调用(不包括slim、Keras模块中的)，分别是：通过观察这三个接口的参数列表可以得到一个初步的结论，tf.layers.batch_normalization
weixin_39721370·2023-01-15 14:59

BatchNormalization

keras.layers.BatchNormalization(axis=-1)批量标准化层。在每一个批次的数据中标准化前一层的激活项，即，应用一个维持激活项平均值接近0，标准差接近1的转换。
方如一·2023-01-15 14:28

tensorflow serving 采用Docker部署流程

并放入模型文件2.部署拉取镜像3.测试Postman访问Linuxcurl访问4.维护1.模型准备模型准备importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportmodels,layers
zero猴戏·2023-01-15 11:07

循环神经网络：用RNN训练数据集IMDB得到语句与偏好的关系

代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets,layers
sunyuan123·2023-01-15 08:18

[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py这篇文章主要介绍了PyTorch
张贤同学·2023-01-15 07:23

output_layers_names = [layersNames[i[0]-1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]报错

改为：output_layers_names=[layersNames[i-1]foriinnet.getUnconnectedOutLayers()]即可完美运行。
lc_MVP·2023-01-15 05:11

yolov5报错：AttributeError: ‘Hardswish‘ object has no attribute ‘inplace‘

CudaDeviceProperties(name='GeForceRTX2080SuperwithMax-QDesign',total_memory=8192MB)Fusinglayers...ModelSummary:140layers
长沙有肥鱼·2023-01-14 17:00

LSTM在Transformer中应用输入输出维度设置

LSTM输入参数有input_size,hidden_size,num_layers,bidrectionalinput_size为输入序列维度的最后一维（[8,56,768]），输入的input_size
小數點·2023-01-14 09:26

pytorch中children()，modules()，named_children()，named_modules()，named_parameters()，parameters()的区别

children()：返回包含直接子模块的迭代器formoduleinmodel.children():print(module)GRU(34,144,num_layers=2,batch_first=
思所匪夷·2023-01-14 08:49

Pytorch LSTMCell踩坑

self.lstm_cells=[nn.LSTMCell(self.embed_dim,self.hidden_dim).cuda()]foriinrange(num_layers-1):self.lstm_cells.append
小刀8848·2023-01-13 22:25

softmax简洁实现

,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)`net=tf.keras.models.Sequential()net.add(tf.keras.layers
林觉棉·2023-01-13 22:18

paddle静态图训练，训练集和测试集效果都有很好，但验证集上效果很差

训练集和测试集效果都有很好，但验证集上效果很差在paddle的训练中，如果使用这样的方式进行训练main_program=fluid.default_main_program()cost=fluid.layers.cross_entropy
欧阳罢笔·2023-01-13 19:26

老卫带你学---keras画acc和loss曲线图

importprint_functionimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense
老卫带你学·2023-01-13 10:07

使用Transformers 和 Tokenizers从头训练一个 language model

这是训练一个‘小’模型的demo(84Mparameters=6layers,768hiddensize,12attentionheads)–跟DistilBERT有着相同的layers&heads，语言不是英语
桂花很香,旭很美·2023-01-13 08:16

机器学习之keras：keras中的complie、fit、predict、save函数说明

一、模型定义keras中模型定义十分简单，主要通过add函数来添加layers，而这些layers包含比如卷积层Conv2D、池化层Pool，全连接层Dense,激活函数层Activation等。
JacksonKim·2023-01-12 17:36
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