Layers

解决训练难题，1000层的Transformer来了，训练代码很快公开

扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1000层的Transformer，深得吓人来源：机器之心昨日出炉的论文《DeepNet:ScalingTransformersto1,000Layers
计算机视觉研究院·2022-12-07 19:34

plot the loss surface (BCE and MSE)for a two layers neural network

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefmlp_layer(x,w,b=0,activate="tanh"):ifactivate=="tanh":returnnp.tanh((w.transpose())*x+b)elifactivate=="sigmoid":return
smallflyingpig·2022-12-07 17:50

基于 LSTM 的船舶轨迹预测，单步预测

1、工具包importnumpyasnpimporttensorflowastfimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.layers.coreimportDense
阳台上的阳光·2022-12-07 12:55

神经网络（model.summary())模型层的转换与层参数详解

简单的卷积fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3
鸠苑·2022-12-07 07:25

【MMDet Note】MMDetection中Head之RetinaHead代码理解与解读

文章目录前言一、RetinaNet的Head结构二、RetinaHead代码解读1.总概2.def`__init__()`3.def_init_layers(self)4.defforward_single
Prymce-Q·2022-12-07 02:41

【MMDet Note】MMDetection中Backbone之ResNet代码理解与解读

_make_stem_layer方法4.self.make_res_layer方法4.1ResLayer类4.2`__init__`中self.res_layers总结前言mmdetection/mmdet
Prymce-Q·2022-12-07 02:11

TensorFlow笔记【五】六步法搭建神经网络

导入模块2、train、test：定义训练集、验证集3、model=tf.keras.models.Sequential(【网络结构】)：搭建网络结构，逐层描述网络结构网络结构：①拉直层：tf.keras.layers.Flatten
DSJ_smile·2022-12-07 00:50

caffe添加自定义层级

一、整体流程修改src/caffe/proto/caffe.proto文件->在caffe/include/caffe/layers与caffe/src/caffe/layers添加对应层级的头文件与源文件
吴五物·2022-12-06 18:02

MNIST手写数字识别--案例

用训练好的模型进行预测，并在测试集上做出评价代码实现：fromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalfromtensorflow.kerasimportmodels,layers
李同学的笔记·2022-12-06 06:30

强化学习中loss函数不下降

参数设置如下：hidden_units=50layers=3learning_rate=0.001#critic和actorlearningrate相同max_train_episodes=int(1e4
彬-·2022-12-05 10:14

keras.layers.preprocessing未找到sequence

问题描述：学习《python深度学习》的文本处理章节时，运行示例代码，报错preprocessing的'__init__.py'中未找到sequence。解决方案：将fromkeras.layersimportpreprocessing修改为fromkeras.preprocessingimportsequence使用时，记得将preprocessing.sequence.pad_sequence
djj646·2022-12-05 08:14

CNN 1d 输入输出维度

CNN1d输入输出维度：tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）更正：tf.nn.conv1d（）详细正确解析Conv1D、Conv2D、Conv3Dpytorch之nn.Conv1d详解CNN2d3d
踩坑记录·2022-12-05 00:18

论文笔记-ON THE RELATIONSHIP BETWEEN SELF-ATTENTION AND CONVOLUTIONAL LAYERS

论文信息标题：ONTHERELATIONSHIPBETWEENSELF-ATTENTIONANDCONVOLUTIONALLAYERS作者：Jean-BaptisteCordonnier,AndreasLoukas&MartinJaggi机构：EcolePolytechniqueFederaledeLausanne(EPFL)出处：ICLR2020代码链接https://github.com/ep
kingsleyluoxin·2022-12-04 20:21

python基础学习（7）

nn.LSTM：可以直接构建若干层的LSTM，构造时传入的三个参数和nn.RNN一样，依次是：[feature_len,hidden_len,num_layers]，其中hidden_len既用于隐藏状态
Wsyoneself·2022-12-04 13:29

Keras计算机视觉（二）

Demofromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()#定义一个卷积输入层，卷积核是3*3，共32个，输入是(28,28,1)，输出是(26,26,32)model.add(layers.Conv2D
東方海竹·2022-12-04 09:05

双向LSTM+Attention程序代码及详细说明

//导入需要用到的库importkeras.backendasKfromkeras.layersimportMultiply,Dropout,Bidirectional，LSTMfromkeras.layers
ζ·2022-12-04 07:13

base_network

fromutilsimport*“”"Bi-LSTMEncoderArgs:input_size:(int)vocabword2vecdimhidden_size:(int)hiddensizeinBi-LSTMnum_layers
big_matster·2022-12-04 07:33

算法面试之transformer的结构和位置编码

1.结构Encoder和Decoder均由6个相同的层组成，可将上图简化为下图表示：（Encoder的输出与每个Decoder相连）Encoder的每一层又包含两个sub-layers：multi-headself-attentionmechanism
持续战斗状态·2022-12-03 20:09

【AI学习笔记】ModuleNotFoundError: No module named ‘keras.layers.embeddings‘

报错：报错说是没有名为’keras.layers.embeddings’的模块。
X.IO·2022-12-03 17:44

TensorFlow损失函数

fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersmodel=keras.Sequential()model.add(layers.Dense
qq_27390023·2022-12-03 13:57

module ‘tensorflow.compat.v2.__internal__‘ has no attribute ‘register_clear_session_function‘ 解决方法

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Dropout,Activationfromkeras.optimizersimportSGD
SkyeCat·2022-12-03 08:20

deeplab系列：deeplabv3语义分割算法解析

Res_Layers4_cop
qq_38765426·2022-12-03 08:19

pytorch中nn.RNN()汇总

nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first=False,dropout=0,bidirectional
·2022-12-03 08:25

python—搭建多层感知机MLP

学习目标：搭建多层感知机MLP学习内容：#-*-coding:utf-8-*-###搭建多层感知机MLP###fromkeras.modelsimportSequentialfromkears.layers.coreimportDense
Y_ni·2022-12-03 01:19

关于地图openlayers layers 使用TileArcGISRest发布到环境后图片空白改用 XYZ，以及多个layers叠加

1.原先mapLayer=newTileLayer({visible:true,source:newTileArcGISRest({url:‘’})});所有图片都报了500的错误然后点击还是能够选择到地理位置2.几经波折后改为xyz切片{{clickCenter}}-->import'ol/ol.css';import{Map,View,Feature}from'ol';importTileGr
雪球 ·2022-12-02 20:04

PyTorch查看模型和数据是否在GPU上

htmlimporttorchimporttorch.nnasnn#-----------判断模型是在CPU还是GPU上----------------------model=nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=4,num_layers
math_learning·2022-12-02 15:29

pytorch 中判断和指定模型和数据在GPU或CPU上

1.判断模型是在GPU上还是CPU上model=nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=4,num_layers=1,batch_first=True)print(next(
m0_46483236·2022-12-02 15:26

tf.keras批量归一化报错之 Layer ModuleWrapper has arguments in `__init__` and therefore must override `get_co

我们使用tf.keras进行摸模型搭建时，一般使用如下操作进行批量归一化fromkeras.layers.normalizationimportBatchNormalization但是训练的过程中会报错如下
rotten wood·2022-12-02 13:05

keras.layers.Conv1D()

keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate
假面308·2022-12-02 11:53

keras中的Convolution1D

接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的1keras.layers.convolutional.C
bebr·2022-12-02 11:46

Keras中Conv1D和Convolution1D的区别

在Keras中有的人用从keras.layers.convolutional导入的Conv1D，而有的人用从keras.layers导入的Convolution1D，这仅仅是keras版本不同的原因，在
bebr·2022-12-02 11:16

keras中Convolution1D的使用

接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的keras.layers.convolutional.Co
momaojia·2022-12-02 11:15

keras中Convolution1D的使用（CNN情感分析yoom例子四） && Keras 1D,2D,3D卷积

接下来就说下Convolution1D的使用了，Convolution1D一维卷积，主要用于过滤一维输入的相邻元素，官方文档是这样的1keras.layers.convolutional.C
han____shuai·2022-12-02 11:15

解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.keras.layers.wrappers‘

是版本不匹配问题，把原代码fromtensorflow.keras.layers.wrappersimportTimeDistributed改成fromtensorflow.keras.layersimportTimeDistributed
杨貔貅的学习笔记·2022-12-02 01:06

embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

batchsize]2.output:[seq_len,batchsize,embed_dim]二、LSTM输入：1.input:[seq_len,batch,input_size]2.h0:[num_layers
RunningQzh·2022-12-01 17:33

快速构建页面结构的 3D Visualization

可以通过控制台-->右边的三个小点-->MoreTools-->Layers打开。
·2022-12-01 14:58

将 Keras 模型转换为 TensorFlow Lite 模型

*APIs##model=tf.keras.models.Sequential([网络结构])#描述各层网络model=tf.keras.models.Sequential([##tf.keras.layers.Dense
KNTITY·2022-12-01 09:31

pytorch中RNN Layer

input_size，指定输入序列中单个样本的尺寸大小，例如可能用一个1000长度的向量表示一个单词，则input_size=1000必选参数hidden_size，指的是隐藏层中输出特征的大小必选参数num_layers
☼Brilliant·2022-11-30 21:07

【caffe】Layer解读之：Slience

/include/caffe/layers/silence_layer.hppCPU执行源文件位置:.
yuanCruise·2022-11-30 18:22

快速构建页面结构的 3D Visualization

可以通过控制台-->右边的三个小点-->MoreTools-->Layers打开。
·2022-11-30 14:57

tensorflow卷积层的源代码

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/python/layers/convolutional.pytensorflow
zzx3163967592·2022-11-30 10:37

pytorch与TensorFlow卷积层实现及通道顺序对比

pytorch与TensorFlow卷积层实现对比torch.nn.Conv2dtensorflow.keras.layers.Conv2Dtorch.nn.Conv2d//输入channel为3，输出
视觉AI·2022-11-30 10:32

【学习笔记】Pytorch深度学习—Normalization_layers

【学习笔记】Pytorch深度学习—Normalization_layers一、为什么要进行Normalization?
凌南_·2022-11-30 10:28

TensorFlow卷积层的四种写法

tensorflow中卷积层函数1.keras系列tf.layers.conv2dtf.keras.layers.Conv2Dtf.layers.conv2d(inputs,filters,#输出通道数
despacito,·2022-11-30 10:57

TensorFlow 添加卷积层

Tensorflow中提供了tf.nn.conv2d与tf.layers.conv2d用于添加卷积层，两者功能类似，后者为更高一级的api,和keras.layer类似。
机器学习Zero·2022-11-30 10:51

Pytorch --- return nn.Sequential(*layers)

例如有如下代码：defmake_features(cfg:list):layers=[]in_channels=3forvincfg:ifv=="M":layers+=[nn.MaxPool2d(kernel_size
real小熊猫·2022-11-30 03:29

python中的*和**参数：nn.Sequential(*layers)

单星号参数函数中的单星号参数代表此处接受任意多个非关键字参数，这些参数将以数组形式保存，例如：deffoo(a,*b):printbfoo(1,2,3,4,5)执行结果为：(2,3,4,5)多星号参数函数中的多星号参数代表此处接受任意多个关键字参数，这些参数以字典形式保存，例如：deffoo(a,**b):printbfoo(a=1,b=2,c=3,d=4,e=5)执行结果为：{'c':3,'b'
三世·2022-11-30 03:28

Pytorch *号传参用法 -- nn.Sequential(*layers)

*作用在形参上，代表这个位置接收任意多个非关键字参数，转化成元组方式；*作用在实参上，代表的是将输入迭代器拆成一个个元素。nn.Sequential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的有序字典也可以作为传入参数。举例（手动创建的VGGNet网络的init函数。self.features和self.classifier）：def__
高祥xiang·2022-11-30 03:28

Pytorch学习 -----nn.Sequential(*layers)

文章目录前言一、*变量二、nn.Sequential(*layers)1.源码2.分析总结前言学习Pytorch代码时，遇到了nn.Sequential(*layers)，其中layers为list类型一
沐雪年·2022-11-30 03:56

keras.layers.Conv2D() 函数参数

tf.keras.layers.Conv2D()函数Conv2D（二维卷积层）这一层创建了一个卷积核，它与这一层的输入卷积以产生一个输出张量当使用此层作为模型的第一层时，提供关键字参数input_shape
SP FA·2022-11-29 21:37
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