Layers

nn.GRU（）使用

通过查看nn.GRU()源代码，发现只要多输入一个h0就可以，即将代码modelFeatureExact(x)modelFeatureExact(x,h0)  但是通过源代码发现h0shape(num_layers
江_小_白·2022-12-23 08:58

pytorch_gru理解

)gru理解原理图代码（pytorch）importtorchimporttorch.nnasnnbatch_size=3seq_lens=4input_size=2hidden_size=5num_layers
hellopbc·2022-12-23 08:28

pytorch nn.GRU()，RNN详细代码

rnn,py中其中GRU,RNN,LSTM均是继承的父类RNNBase其中关于RNNBase类的定义：def__init__(self,mode,input_size,hidden_size,num_layers
chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-12-23 08:58

torch.nn.GRU使用详解

torch.nn.GRU输入：(input_dim,hidden_dim,num_layers，…)–input_dim表示输入的特征维度–hidden_dim表示输出的特征维度，如果没有特殊变化，相当于
小时不识月123·2022-12-23 08:25

tensorflow中embedding计算原理

#vocab_size:词表数量#embedding_dim:词嵌入后维度tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim)假设有一句话，Iloveyouvocab_size
海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:24

self-attention详解

编写你自己的Keras层对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过layers.core.Lambda层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。
weixin_30491641·2022-12-23 04:04

【更新中】智能车的逻辑与决策——介绍、理论与应用

文章目录0.置顶资料1.状态机StateMachine2.支持向量机SupportVectorMachine(VSM)3.深度学习3.1“层”Layers3.1.1池化层3.1.2全连接层3.1.3卷积层
你看不见我写的blog·2022-12-23 01:04

TensorFlow_01_CNN实现图像分类

#导入tensorflowimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,modelsimportmatplotlib.pyplotasplt
AI_王布斯·2022-12-22 19:16

神经网络之MNIST数据集和CIFAR-10数据集训练

python3.6首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：importnumpyasnp#定义一个神经网络类classNeuralNetwork:#初始化参数def__init__(self,layers
圆滚熊·2022-12-22 14:06

Beyond Self-attention: External Attention usingTwo Linear Layers for Visual Tasks（论文翻译）

摘要注意机制，尤其是自我注意，在视觉任务的深度特征表示中发挥了越来越重要的作用。自注意力通过使用所有位置的成对亲和力计算特征的加权和来更新每个位置的特征，以捕获单个样本中的长期依赖关系。然而，self-attention具有二次复杂度，并且忽略了不同样本之间的潜在相关性。本文提出了一种新的注意力机制，我们称之为外部注意力，它基于两个外部的、小的、可学习的、共享的内存，只需使用两个级联的线性层和两个
MJ5513·2022-12-22 09:39

nn.AdaptiveAvgPool2d() 与 nn.AvgPool2d() 模块各自的用途

1.问题下边是我写的SEResnet模块的代码，然后我会贴出我程序报的错误：classSEResNet(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_c
TEn%·2022-12-21 20:24

FED-code

以下为初始化：EncoderLayer是Encoder的attn_layers>>>Encoder(x，attn,norm_layer)AutoCorrelationLayer是EncoderLayer
阿派派大星·2022-12-21 19:36

tensorflow03

基本操作张量合并与分割切割数据统计数据排序填充与复制张量限幅importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets,layers
非畅6 1·2022-12-21 14:03

pytorch 使用LSTM进行手写数字识别

__init__()self.rnn=nn.LSTM(input_size=28,hidden_size=64,num_layers=1,batch_first=True,)self.out=nn.Linear
南妮儿·2022-12-20 11:29

Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks(速读）

abstract传统注意力机制是一个二次的复杂度（quadraticcomplexity），这篇论文提出的外部复杂度是一个线性的，计算复杂度低而且内存消耗小。introduction外部注意力机制复杂度低，精读高多头外部注意力机制，构建了一个MLP的架构大量的实验注：多层感知器（MultilayerPerceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量met
安之若醇·2022-12-20 10:13

【Transformer】《Attention is All You Need》论文笔记和pytorch代码笔记

参考自李沐读论文和pytorch代码参数设置##维度d_model=512#sub-layers,embeddinglayersandoutputs的维度(为了利用残差连接，是一个加法操作)d_inner_hid
是朴啊朴·2022-12-20 07:33

caffe 添加MMDLoss层(caffe 自定义网络层)

1.添加头文件在/caffe-master/include/caffe/layers/neuron_layer.hpp中添加MMDLoss的头文件声明#ifndefCAFFE_NEURON_LAYER_H
海边的第八只螃蟹·2022-12-19 20:12

CNN中的最大池化（MaxPool2D）的参数和含义，

同样的我们看看官方的文档，对于最大池化的函数定义：tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=None,padding='valid',data_format
园游会的魔法糖·2022-12-19 17:57

Python 无法从keras.layers.normalization导入 LayerNormalization

人工智能就遇到一个问题，废话不多说，直接上报错信息↓ImportError:cannotimportname'LayerNormalization'from'tensorflow.python.keras.layers.normalization
Leleprogrammer·2022-12-19 12:45

Keras 搭建模型问题AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'解决

在用keras搭建模型时，遇到这个问题：AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'_inbound_nodes'问题原因是在模型中存在layers和函数方法混用的情况
打卡啊·2022-12-19 12:45

批标准化 tf.keras.layers.BatchNormalization 中的trainable参数与training参数比较

巨坑提醒：tf.keras与tensorflow混用，trainable=False根本不起作用。正文不用看了。摘要：在tensorflow中，training参数和trainable参数是两个不同的参数，具有不同的约束功能。training:True/False,告诉网络现在是在训练阶段还是在inference(测试)阶段。trainable:True/False,设置这一层网络的参数变量是可在
wzg2016·2022-12-19 12:12

module tensorflow keras layers has no attribute normalization

原因在运行吴恩达C2-W1-Lab02的code时报错，说在文件中找不到该文件。经过不断的搜寻查找，发现真正的原因是因为自己TensorFlow的版本太低，Normalization是到2.6.0版本才有的功能，而我的版本还是2.4.0，所以运行出错解决办法首先要卸载原先的TensorFlow，不建议使用conda命令（我这里一直卡，后面让它运行了一个晚上，发现仍然没有啥用），使用pipunins
weixin_48843412·2022-12-19 12:41

吴恩达深度学习笔记 course2 week3 超参数调试,Batch Norm,和程序框架

对超参数的一个调试处理一般而言,在调试超参数的过程中,我们通常将学习率learning_rate看作是最重要的一个超参数,其次是动量梯度下降因子β(一般为0.9),隐藏层单元个数,mini-batchsize,再然后是layers
weixin_30872733·2022-12-19 09:57

吴恩达深度学习笔记7-Course2-Week3【超参数调试、Batch 正则化和程序框架】

推荐的超参数重要性排序：1、学习率(learningrate):α2、隐藏神经单元(hiddenunits);mini-batch的大小(mini-batchsize);β(momentum)3、神经网络层数(layers
Wang_Jiankun·2022-12-19 09:53

caffe源码阅读6-vision_layers.hpp+各cpp

vision_layers.hpp：ConvolutionLayer类，CuDNNConvolutionLayer类；Im2colLayer类；LRNLayer类；PoolingLayer类，CuDNNPoolingLayer
thy_2014·2022-12-18 15:14

tensorflow之神经网络层：Dense,dense,Dropout,dropout

1.tf.layers.DenseClassDense:全连接层该层实现了outputs=activation(inputs*kernel+bias),其中激活函数是作为参数提供的，kernel是该层创建的权重矩阵
大雄没有叮当猫·2022-12-18 13:05

tf.layers.dense()层的定义

dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,bias_regularizer=None,activity_regularizer=None,trainable=True,
DBL_fish·2022-12-18 13:34

dense层、激活函数、输出层设计

Tensorflow——tf.layers.densedense：全连接层对于层方式的实现的时候！
你会知道我是谁·2022-12-18 13:04

keras里的Dense（）函数

keras.layers.Dense()方法及其参数一、Dense层keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer
nick_0126·2022-12-18 13:04

Keras Dense层详解

‘’’Createdon2021-03-25‘’’keras.layers.core.Dense(units,#代表该层的输出维度activation=None,#激活函数.但是默认lineruse_bias
awk_bioinfo·2022-12-18 13:04

tensorflow.keras.layers.Layer官网介绍、样例代码

@创建于：20210629@修改于：20210629文章目录1、Layer官网介绍2、使用样例代码2.1使用样例2.2输出结果3、参考资料1、Layer官网介绍|Alayerisacallableobjectthattakesasinputoneormoretensorsandthatoutputsoneormoretensors.Itinvolvescomputation,definedinth
条件漫步·2022-12-18 09:34

保存加载模型model.save()

将产生怀疑defcreate_model():model=tf.keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(512,activation='relu',in
Ding大道至简·2022-12-18 05:42

tensorflow2在获取中间层输出的时候出现层未连接错误 Layer sequential_19 is not connected, no input to return.

原始代码：#训练#deftrain():#构建网络network=keras.Sequential([keras.layers.Dense(128,'relu'),#,input_shape=(28*28
思禾·2022-12-18 02:35

MATLAB中深度学习的多级神经网络构建

layers=[imageInputLayer([28281],'Name','input')convolution2dLayer(5,16,'Padding','same','Name','conv_
瀶·2022-12-18 02:02

arcgis把jpg转成栅格图像_]在ArcGIS中配准（TIF、JPEG）栅格图像并矢量化(转)

一、栅格图像的校正和坐标系确定启动ArcMap，新建一个新工程，右键Layers选择AddData…添加TIF图像，将出现如下提示(如果提示无法加载resterdata时请安装ArcGISDesktopSP3
影小白养成记·2022-12-17 21:19

arcgis把jpg转成栅格图像_[转载]在ArcGIS中配准（TIF、JPEG）栅格图像并矢量化(转)...

一、栅格图像的校正和坐标系确定启动ArcMap，新建一个新工程，右键Layers选择AddData…添加TIF图像，将出现如下提示(如果提示无法加载resterdata时请安装ArcGISDesktopSP3
一个皮蛋·2022-12-17 21:18

arcgis把jpg转成栅格图像,[转载]在ArcGIS中配准（TIF、JPEG）栅格图像并矢量化(转)...

一、栅格图像的校正和坐标系确定启动ArcMap，新建一个新工程，右键Layers选择AddData…添加TIF图像，将出现如下提示(如果提示无法加载resterdata时请安装ArcGISDesktopSP3
灿若莲花·2022-12-17 21:18

TensorFlow Keras LSTM 输出解释

TensorflowRNNLSTMoutputexplanation>>>inputs=tf.random.normal([32,10,8])>>>lstm=tf.keras.layers.LSTM(4
深海里的鱼(・ω<)★·2022-12-17 21:33

海思3159A运行yolov3（三）——darknet2caffe

可以参考原作者：https://github.com/ChenYingpeng/darknet2caffe一、环境Python2.7CaffePytorch>=0.40二、caffe参数配置1.caffe_layers
ooMelloo·2022-12-17 10:10

Tensorflow2.0 Resnet18与cifar100

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,Sequential#基础卷积单元网络#conv+bn+reluclassBasicBlock(layers.Layer
廷益--飞鸟·2022-12-16 08:05

【transformer】【ViT】【code】ViT代码

importtorchfromtorchimportnn,einsumimporttorch.nn.functionalasFfromeinopsimportrearrange,repeatfromeinops.layers.torchimportRearrange
剑宇2022·2022-12-16 08:31

ViT-B参数量计算

ViT-B:layers=12,hidden_size=768,MLP_size=3072,heads=12,params=86M,image_size=384+1参考：https://blog.csdn.net
zkxhlbt·2022-12-16 07:26

【tensorflow2】ValueError: `labels.shape` must equal `logits.shape` except for the last dimension.

的代码在这里插入代码片defcnnTrain(self,x_train,y_train,chnel):model=keras.models.Sequential()#第一层卷积model.add(keras.layers.Conv2D
RuaiTA·2022-12-16 04:59

module ‘tensorflow_core.keras.layers‘ has no attribute ‘Convolution1DTranspose‘ 报错解决方法

报错原因：TensorFlow版本过低，我的报错版本是2.0.0解决办法：在命令行输入下行指令，升级TF版本。pipinstall--upgradetensorflow更新完成后，运行下行Python代码，检查升级是否成功。print(tf.__version__)我得到结果如下，说明我成功升级了TF。2.4.1此时再跑报错代码，可以成功运行。
暴躁老哥在线刷题·2022-12-15 16:40

解决AttributeError: module tensorflow_core.keras has no attribute Dense

终于找到Dense方法所在地，附上原代码和改正后代码：model.add(tf.keras.Dense(10,activation='softmax'))改正后：model.add(tf.keras.layers.Dense
王壹浪·2022-12-15 16:09

Keras Preprocesing Layers 中的Resizing、Rescaling

layers.experimental.preprocessing.Resizing(IMG_SIZE,IMG_SIZE),layers.experimental.preprocessing.Rescaling
Alocus_·2022-12-15 16:08

Pytorch学习笔记-06 Normalization layers

Pytorch学习笔记-06Normalizationlayers文章目录Pytorch学习笔记-06NormalizationlayersWhyNormalizationBatchNormalizationLayerNormalizationInstanceNormalizationGroupNormalization小结WhyNormalizationInternalCovariateShif
Yuetianw·2022-12-15 15:00

（记录）tensorflow.keras.models.Sequential和输入层InputLayer以及dense层个人理解

model=models.Sequential()model.add(layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(
空筱琳·2022-12-15 09:11

tensorflow2.0使用自带的函数求精准率和召回率（解决Shapes (None, 10) and (None, 1) are incompatible）

本代码使用的是cifar10数据集，所以有十个类别废话不多说，直接给代码吧importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,Sequential,layers
青峰不长存·2022-12-15 09:38

pytorch将模型加载到GPU上

#-----------判断模型是在CPU还是GPU上----------------------model=nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=4,num_layers
爆肝人柱力·2022-12-15 09:00
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