Sequential 第15页

Pytorch高效降低内存 torch.utils.checkpoint()的使用

文章目录一.Checkpoint机制二.torch.utils.checkpoint()介绍1、官网文档2、源代码：3、补充4、说明三.几个使用示例3.1示例13.2示例23.3示例3：checkpoint_sequential

cv_lhp·2023-03-08 21:46

九、深度学习模型参数管理、模型初始化、读写（3.6日学习笔记1）

[参数访问]通过Sequential类定义模型时，可以通过索引来访问模型的任意层

小常在学习·2023-03-08 21:33

golang--channal与select

Go语言采用的并发模型是CSP（CommunicatingSequentialProcesses），提倡通过通信共享内存而不是通过共享内存而实现通信。

IT艺术家-rookie·2023-02-23 12:55

MySQL索引详解(重点)

目录索引简述与背景认识磁盘MySQL与存储扇区系统的IO交互磁盘随机访问(RandomAccess)与连续访问(SequentialAccess)MySQL与磁盘交互基本单位MySQL服务启动后创建BufferPool

谜一样的男人1·2023-02-22 17:22

现代卷积神经网络经典架构图

卷积神经网络（LeNet）LeNet的简化版net=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d

YCH带带我·2023-02-20 14:53

tensorflow2.0--keras入门

1.keras框架搭建步骤1.import//导入依赖库2.traintest//设置训练集和测试集3.model=tf.keras.models.Sequential//搭建网络,完成前向传播4.model.comlie

smallworldxyl·2023-02-19 07:14

go goroutine 和 channel

Go有2种并发风格，一种是由goroutine和通道支持的通信顺序进程（CommunicatingSequentialProcesses，CSP），其核心思想是：不要通过共享内存来通信，而要通过通信来实现内存共享

wayyyy·2023-02-19 06:45

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.1深度学习计算-模型构造

我们首先构造Sequential实例，然后依次添加两个全连接层。其中第一层的输出大小为256，即隐藏层单元个数是256；第二层的输出大小为10，即输出层单元个数是10。

蒸饺与白茶·2023-02-18 06:13

HDLBits 刷题（Latches and Flip-Flops）

创建一个D触发器moduletop_module(inputclk,//Clocksareusedinsequentialcircuitsinputd,outputregq);////Useaclockedalwaysblockalways

四季宝的守护神·2023-02-17 09:57

MySQL索引特性

文章目录MySQL索引特性索引的概念认识磁盘磁盘的结构磁盘的随机访问（RandomAccess）与连续访问（SequentialAccess）MySQL与磁盘交互的基本单位索引的理解观察主键索引现象推导主键索引结构的构建索引结构可以采用哪些数据结构聚簇索引

2021dragon·2023-02-16 23:26

计算机视觉理论笔记 (11) - 运动估计 (Motion Estimation)

ConstrainEquation)小幅度动作问题全局方法和局部方法的比较全局方法局部方法基于块的运动场(Block-basedMotionField)动作估计(MotionEstimation-ME)动作估计算法顺序或完全搜索(SequentialorFullSearch

王踹踹·2023-02-07 07:18

keras.Sequential()

keras.sequential()顺序模型顺序模型是多个网络层的线性堆叠。

假面308·2023-02-06 21:48

模型构建时的input_shape

当我们想要构建一个模型时，通常会使用tf.keras.Sequential的方法进行层次堆叠，在添加第一层网络结构时，我们要指定模型的input_shape，在这里有一个简便方法：如果数据格式是[num_examples

兰钧·2023-02-06 18:22

keras.layers.LSTM、Dense等传递input_shape参数给第一层

4、*args与**kwargs使用4.1*args的用法4.2**kwargs的用法1、背景在keras.layers的Sequential顺序模型API中，顺序模型是多个网络层的线性堆叠，可以通过将层的列表传递给

条件漫步·2023-02-06 18:52

【阅】Beyond Learning from Next Item: Sequential Recommendationvia Personalized Interest Sustainability

论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.06644摘要：顺序推荐系统通过捕捉用户的兴趣漂移显示出有效的建议。现有的序列模型有两组：以用户为中心的模型和以项目为中心的模型。以用户为中心的模型基于每个用户的连续消费历史来捕捉个性化的兴趣漂移，但没有明确考虑用户对物品的兴趣是否会持续超过训练时间，即兴趣可持续性。另一方面，以项目为中心的模型考虑了用户的普遍兴趣在训练时间后是否持续

qq_43532928·2023-02-06 18:47

Defending Substitution-Based Profile Pollution Attacks on SequentialRecommenders

qq_43532928·2023-02-06 18:16

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free ModelExtraction

摘要我们研究了模型提取是否可以用来“窃取”顺序推荐系统的权值，以及对此类攻击的受害者构成的潜在威胁。这种风险在图像和文本分类中引起了关注，但据我们所知，在推荐系统中却没有。我们认为，序列推荐系统由于特定的自回归机制，受到独特的弱点。（自回归预测法（Autoregression,AR）是指，利用预测目标的历史时间数列在不同时期取值之间存在的依存关系(即自身相关)，建立起回归方程进行预测。具体说，就是

qq_43532928·2023-02-06 18:16

Pytorch查看模型参数并计算模型参数量与可训练参数量

__init__()self.feature_extraction=nn.Sequential(nn.Conv2d

JstuCheng·2023-02-06 17:35

NLP保存与加载模型

加载组件importosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkerasimportSequentialfromkeras.layersimportDense

那个大螺丝·2023-02-06 16:06

AttributeError: '_IncompatibleKeys' object has no attribute 'features'

原代码model=vgg19(pretrained=False)model.load_state_dict(torch.load('vgg19-dcbb9e9d.pth'))self.model=nn.Sequential

木绿·2023-02-06 08:59

torchvision.models

__init__()self.features=featuresself.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d((7,7))self.classifier=nn.Sequential

小妖怪A·2023-02-05 23:02

利用GPU训练

__init__()self.model1=Sequential(Conv2d(3,32,5,1,2),MaxPool2d(2),Con

tiny_PIkid·2023-02-05 17:47

利用GPU训练网络模型

CPU训练代码：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten

booze-J·2023-02-05 17:47

Datawhale 第三次打卡，第一天学习。

基于nn.module我们通过sequential，moduleList，ModuleDict三个方式来定义Pytorch模型一：基础层搭建sequential

杨士奇 cosmond·2023-02-05 15:20

pytorch 手写数字识别模型

__init__()self.conv=torch.nn.Sequential(#用来实现2d卷积操作，h和w2个维度，当前图片的channel是1，输出是32，卷积核是5torch.nn.Conv2d

Icarus_·2023-02-05 14:07

《数据挖掘基础》习题六

（1）SequentialMining（2）Timeseries（3）OffsetTranslation（4）SubsequenceOrdering（1）SequentialMining是序列挖掘，序列挖掘是指从序列数据库中发现蕴含的序列模式

lazyn·2023-02-05 11:30

Pytorch第四章多层感知机实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.设置网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear

努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

【pytorch】线性神经网络

神经网络fromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,1))net[0].weight.data.normal_(0,0.01)net[0].bias.data.fill

李峻枫·2023-02-05 09:09

一、keras优化器(自用记录)

与compile（）&fit（）一起使用优化器(optimizer)是编译Keras模型的所需的两个参数之一：fromkerasimportoptimizersmodel=Sequential()model.add

是秃头女孩·2023-02-05 08:48

3、树（上篇）

根据某个给定关键字K，从集合R中找出关键字与K相同的记录静态查找：集合中记录是固定的没有插入和删除操作，只有查找动态查找：集合中记录是动态变化的除查找，还可能发生插入和删除静态查找方法1：顺序查找intSequentialSearch

@杂货铺·2023-02-05 03:50

推荐系统论文阅读（四十九)-阿里：使用曝光未点击序列修正点击序列

论文：论文题目：《UnclickedUserBehaviorsEnhancedSequentialRecommendation》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.12837v1

推荐系统论文阅读·2023-02-05 00:20

keras设置学习率--优化器的用法

优化器的用法优化器(optimizer)是编译Keras模型的所需的两个参数之一：fromkerasimportoptimizersmodel=Sequential()model.add(Dense(64

我乐飞·2023-02-04 11:07

tensorflow中自定义激活函数

一、tensorflow中常用的模型定义importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64,kernel_initializer

bjay·2023-02-04 11:35

PyTorch 学习笔记01 - 20210611

__init__()self.gen=nn.Sequential(nn.Linear(100,256),nn.ReLU(True),nn.Linear(256,256),nn.ReLU

蜡笔小新不怕辣·2023-02-04 10:54

@[TOC](Pytorch模型修改)

Pytorch模型修改修改模型层classifier=nn.Sequential(OrderedDict([('fc1',nn.Linear(2048,128)),('relu1',nn.ReLU())

CUMTZZP1618·2023-02-04 09:30

第三节:Keras深度学习框架实战之构建网络模型UNet

你一定要完成这三个章节的学习，这样搭建此模型时更加方便，这三个章节为：Keras深度学习框架之网络层Keras深度学习框架之卷积层Keras深度学习框架之池化层一：Keras的网络模型Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential

BBM的开源HUB·2023-02-04 07:44

Pytorch中nn.Module和nn.Sequencial的简单学习

文章目录前言1、Python类2、nn.Module和nn.Sequential2.1nn.Module2.1.1torch.nn.Module类2.1.2nn.Sequential类3.自己的示例前言

不会代码的小王·2023-02-03 20:26

python神经网络模型_python – 神经网络的Keras模型load_weights

你需要先创建一个名为model的网络对象,然后在调用model.load_weights(fname)之后编译它工作实例：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

weixin_39737951·2023-02-03 14:05

Keras调用model.load_weights时报错

UnabletoloadweightssavedinHDF5formatintoasubclassedModelwhichhasnotcreateditsvariablesyet.CalltheModelfirst,thenloadtheweights.模型框架使用Sequential

supergreener·2023-02-03 14:56

多兴趣召回SINE：Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation

Avada__Kedavra·2023-02-03 03:44

推荐模型-序列推荐-2021：SINE

Sparse-InterestNetworkforSequentialRecommendation."inWSDM2021.

u013250861·2023-02-03 03:43

Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation WSDM2021

农场主·2023-02-03 03:13

2021-WSDM-Sparse-Interest Network for Sequential Recommendation

2021-WSDM阿里团队召回发现用户的行为序列通常包含多个概念上不同的物品，而统一的嵌入向量主要受到最近频繁行为的影响。本文提出SparseInterestNEtwork，核心是稀疏兴趣模块和兴趣聚合模块：稀疏兴趣模块，自适应地从大型概念池中推断出每个用户的一组稀疏概念，并输出对应的多个嵌入兴趣聚合模块，主动预测用户的当前意图，然后使用它显式地对nextitem预测进行建模1INTRODUCTI

Dive_·2023-02-03 03:41

RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_channel*2,out_channels=channel*2,kernel_size=3,stride

翰墨大人·2023-02-03 00:57

16 PyTorch神经网络基础 [动手学深度学习v2]

参数绑定在不同的网络之间共享权重shared=nn.Linear(8,8)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),shared

Grin*·2023-02-02 16:49

cnn lstm预测_CNN LSTM预测每日酒店取消

LSTMsvs.CNNs)AnLSTM(long-shorttermmemorynetwork)isatypeofrecurrentneuralnetworkthatallowsfortheaccountingofsequentialdependenciesinatimeseries.LSTM

weixin_26756255·2023-02-02 12:26

【solved】OverflowError: Python int too large to convert to C long.

解决报错OverflowError:PythoninttoolargetoconverttoClong.问题描述问题代码如下：TEXT=torchtext.data.Field(sequential=True

cx元·2023-02-02 12:24

NLP应用（三）--RNNs

Howtomodelsequentialdata?

Trisyp·2023-02-02 08:31

pytorch学习笔记8-神经网络实战

目录CIFAR-10模型模型结构及卷积参数计算模型代码sequential的使用使用SummaryWriter中的add_graph()展示model正文CIFAR-10模型模型结构及卷积参数计算CIFAR10

ThreeS_tones·2023-02-01 19:58

LSTM预测中国疫情确诊数据调参分析

0.如何调参基础参数model=Sequential()model.add(GRU(1000,input_shape=(train_X.shape[1],train_X.shape[2])))model.add

立志当大佬·2023-02-01 14:17

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