inputs

TensorFlow实现RNN

一、TensorFlow关于RNN函数的定义tf.nn.dynamic_rnn(cell,#RNN记忆单元inputs,#序列输入sequence_length=None,
hopyGreat·2022-12-24 08:34

Transformer实现以及Pytorch源码解读（四）-Encoder层

从inputs到PoitionalEncoding在前三部分中已经分析清楚，接下来往后分析。
摩天崖FuJunWANG·2022-12-23 18:16

torch.nn.GRU的输入及输出示例

Inputs:input,h_0①input的shapeTheshapeofinput:(seq_len,batch,input_size):tensorcontainingthefeatureoftheinputsequ
久许·2022-12-23 08:25

tf.control_dependencies()函数用法

tf.control_dependencies(control_inputs)作用：用来控制计算流图的，也就是给图中的某些计算指定顺序。
Jqlender·2022-12-23 07:22

silvaco用户手册学习1——Getting Started with Atlas

Atlas的Inputs和Outputsinputfiles：textfile：包含要执行At
桐桐花·2022-12-23 05:25

Focal loss 知识蒸馏 目标检测 ResNet 特征金字塔

我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss(inputs
望舒向晚·2022-12-22 15:17

numpy实现卷积两种方法

暂时针对二维卷积方法1按定义计算defnumpy_conv(inputs,myfilter):h_ori,w_ori=inputs.shapeh_k,w_k=myfilter.shapeh_new,w_new
莫叶何竹·2022-12-22 12:03

python将列表中的str类型数据转换为int或者float类型

语法：map(func_to_apply,list_of_inputs)举一个例子：number=['1','2','3','4','5','6']numbe
木心·2022-12-21 17:55

Transformer pytorch 代码解读（4）Decoder Layer层

MaskedMulti-HeadAttention2.第二个Multi-HeadAttention第三次的PoswiseFeedForwardNet0.总览DecoderLayer层进入decoder层的输入是1.dec_inputs
anzrs·2022-12-21 06:12

TypeError: norm() received an invalid combination of arguments解决办法

1.问题使用pytorch中torch.nn.functional模块时，出现以下报错：问题代码位于：mean,std=[0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]inputs
Catecher·2022-12-20 15:12

图神经网络推荐方向--论文代码读记

一、torch.cat()、torch.stack()拼接张量：torch.cat()、torch.stack()torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序列
一个追逐自我的程序员·2022-12-20 14:21

错误使用 legend＞process_inputs (line 582) 参数无效。有关详细信息，请键入 ‘help legend‘。

Matlab以以饼状图显示地物比例，标注图例问题描述当想在Matlab中以饼状图显示地物比例，并标注地物名时，出现了以下错误,错误提示为：错误使用legend>process_inputs(line582
小小_喻·2022-12-20 10:23

AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘cuda‘

问题描述：利用pytorch进行模型训练时，在加载数据后出现如下报错inputs,gts=inputs.cuda(),gts.cuda()AttributeError:‘numpy.ndarray‘objecthasnoattribute
weixin_38324954·2022-12-20 08:18

torch1.7.1问题报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Double

(device)b_feature/=b_feature.norm(dim=-1,keepdim=True)withtorch.no_grad():w_features=model.encode(w_inputs
kao_lengmian·2022-12-19 11:33

Unet代码详解（三）损失函数和miou计算

损失先贴一段训练时的损失计算代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnndefCE_Loss(inputs
smallworldxyl·2022-12-19 09:50

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘numpy‘

不能直接用list.numpy()但torch.Tensor直接转numpy.ndarray：'''inputs[batch]->'''mat=inputs[batch].numpy()'''mat
乐乐的笔记屋·2022-12-18 15:08

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
DBL_fish·2022-12-18 13:34

【深度学习笔记】Tensorflow中dense（全连接层）各项参数

定义dense(inputs,units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=tf.zeros_initializer
月满星沉·2022-12-18 13:30

python 数据编码器_如何在Keras中实现文本数据的一维共解自动编码器？

这是我的代码序列长度=58ebbedU尺寸=50我使用手套预先训练的词向量inputs=Input(shape=(SEQUENCE_LEN,EMBED_SIZE),name="input")x=Conv1D
weixin_39695306·2022-12-18 01:43

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

线性回归实现（Tensorflow/pytorch）

1.tensorflow2.0(1)生成数据集importtensorflowastfnum_inputs=2num_examples=1000true_w=[2,-3.4]true_b=4.2features
樱花的浪漫·2022-12-17 16:30

onnx格式转tensorRT

inputs[0].host=data[0]inputs[1].host=data[1]inputs[2].host=data[2]inputs[3].host=data[3]【该代码是在
有难易乎·2022-12-15 22:13

TensorFlow.Keras.Model class 详解

Class:tf.keras.Modeltf.keras.Model(*args,**kwargs)*args:inputs:Theinput(s)ofthemodel:akeras.Inputobjectorlistofkeras.Inputobjects.outputs
懒惰的阿呆·2022-12-15 09:02

python矩阵教程_Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

np.dnarray.shapePytorch随机矩阵：torch.randn(d0,d1,d2,...)添加维度：tensor.unsqueeze(0)压缩维度:tensor.squeeze(0)按维度拼接tensor：torch.cat(inputs
weixin_39912566·2022-12-14 17:50

Pytorch中CrossEntropyLoss计算的是样本损失均值

假设一个三分类任务，单个batch的inputs为[5,3,25,25]，数据为5张25*25的三通道RGB图片，其标签为[1,0,0,2,1]。
Andrew_SJ·2022-12-14 07:10

使用cv2.applyColorMap和神经网络产生的特征绘制注意力图

解决的问题使用神经网络分类器前得到的特征绘制注意力图示例#按通道压缩,feat1是分类器后的，feat2是分类器前的特征withtorch.no_grad():feat_val,outputs_val=model(inputs
乱搭巴士·2022-12-13 13:38

tf.slice详解

https://blog.csdn.net/legend_hua/article/details/803看见一篇写的比较详细的详解过程，在此转载一下函数：tf.slice(inputs,begin,size
Autism***·2022-12-13 13:51

.pth转.onnx报错：RuntimeError: Only tuples, lists and Variables supported as JIT inputs, but got dict

项目场景：最近在弄一个项目，用到了CenterNet网络（主干网络选择的是resnet，非DCN模块），转化模型一直出错：经过多次试验，是pytorch版本太低导致的，开始用的pytorch1.2一直出错，后面用pytorch1.9后成功转化模型。后续，会更新详细的转换模型中需要注意的事项，以及opencv的dnn模块加载.onnx模型进行模型推理的整体过程。
老文化沙漠·2022-12-13 13:17

pytorch5-SOFTMAX回归手动实现

importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsysimportd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)num_inputs
weixin_38498629·2022-12-13 09:06

nn.Softmax(dim=1)(outputs) 与 torch.max(probs, 1)[1]的理解

  已知在模型训练之后，会得出一个outputs，后遇到torch.max(probs,1)[1]这行代码，不是很清楚它的意思，所以对其进行逐步调试，理清了思路：outputs=model(inputs
计算机视觉从零学·2022-12-12 20:01

TensorFlow笔记（十四）——降维函数tf.squeeze()、增维函数expand_dim()

该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果【1】axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错>>>y=tf.squeeze(inputs
马大哈先生·2022-12-12 20:20

李沐笔记（权重衰退）

weightdecay如何控制模型容量：减小参数、减小每个参数值的范围importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成数据n_train,n_test,num_inputs
qq_42310607·2022-12-12 14:20

18. 权重衰退的代码的从零实现和简洁实现

matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l0.01就是权重，xi是随机的输入，噪音是均值为0，方差为0.01的一个正态分布n_train,n_test,num_inputs
chnyi6_ya·2022-12-12 14:15

卷积维度的判断

importtorchwidth,height=28,28in_channle=1batch_size=1inputs=torch.randn(batch_size,in_channle,width,height
应该没问题·2022-12-12 07:21

卷积神经网络

首先需要完成神经网络维度判断importtorchwidth,height=28,28in_channle=1batch_size=1inputs=torch.randn(batch_size,in_channle
qq_57457571·2022-12-11 22:46

可视化plot result

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#添加神经层defadd_layer(inputs,in_size,out_size
cousinmary·2022-12-11 21:57

tensorboard 添加histogram、scalar

添加输入defadd_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None):layer_name='layer%s'%n_layer
cousinmary·2022-12-11 21:57

PyTorch中FLOPs计算问题

中的thop库（代码如下）：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=模型的名字().to(device)inputs
天涯孤客44150103·2022-12-11 18:06

李宏毅深度学习笔记——深度学习基本概念

深度学习神经网络神经元示意图（转载）Inputs：输入。Weights：权值，权重。Bias：偏置，或者称为阈值(Threshold)。Activationfunction：激活函数。
在水一方_果爸·2022-12-11 04:51

卷积神经网络

importtorchwidth,height=28,28in_channle=1batch_size=1inputs=torch.randn(batch_size,in_channle,width,height
多多￥·2022-12-10 13:36

Matlab人工神经网络基本知识笔记

hiddenSizes为行向量，表示隐层尺寸，缺省值为10%例如hiddenSizes=[2,3]表示隐层第一层有2个神经元，第二层有3个神经元%trainFcn为训练方法，缺省值为'trainlm'net.inputs
哈士奇起飞了·2022-12-10 09:56

matlab训练神经网络分类器方法,用神经网络做训练和分类的matlab代码

closeallclearallclcx=xlsread('training_data.xls',['B2:G401']);y=xlsread('training_data.xls',['I2:K401']);inputs
weixin_39645308·2022-12-10 09:25

卷积神经网络

卷积神经网络首先需要完成卷积网络的维度的推断importtorchwidth,height=28,28in_channle=1batch_size=1inputs=torch.randn(batch_size
猛猛666·2022-12-10 08:24

跟李沐学AI--深度学习之感知机

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#实现一个具有单隐藏层的多层感知机，包含256个隐藏单元num_inputs
小小小方·2022-12-09 22:53

keras快速入门——函数式（Functional）模型

输入输出均为张量，以张量为参数，并返回一个张量1.全连接网络中函数式模型fromkeras.layersimportInput,Densefromkeras.modelsimportModel#这部分返回一个张量inputs
润叶~·2022-12-09 18:26

Keras自定义模型

inputs=tf.keras.Input(shape=(32,))#构建一个输入张量#层layer的实例对象是callable的，他接受一个tensor，并返回一个处理之后的tensorx=layers.Dense
kang0709·2022-12-09 18:55

【报错】CUDA error: device-side assert triggered

以超出embedding的词表范围为例，会报出这种很抽象的traceback：如果遇到这种报错，推荐的一个做法是，在传给模型inputs之前，先把所有ids都限制到词表范围之内：#therec
Reza.·2022-12-09 17:59

tf.clip_by_global_norm使用

最小化损失withtf.variable_scope('crf'):self.log_likelihood,self.transition_params=crf.crf_log_likelihood(inputs
Mr番茄蛋·2022-12-09 17:54

python 从 dict 中保存 image

image_outputs=model(image_inputs)#dict['est','gt','raw']image_outputs=image_outputs['est']#dist1x1920x1024image_outputs
howtoloveyou·2022-12-09 10:39
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