nn.Linear 第3页

Pytorch 1.0.0版本问题（一）之module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘Flatten‘

1.错误生成原因在使用nn.Flatten()函数的时候报错importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256

日子就这么过来了·2023-01-31 15:53

pytorch中的顺序容器——torch.nn.Sequential

使用方式：#写法一net=nn.Sequential(nn.Linear(num_inputs,1)#此处还可以传入其他层)#写法二net=nn.Sequential()net.add_module('

yuanCruise·2023-01-29 19:59

通过Pytorch搭建网络以及初始化参数

前言：关于torch.nntorch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear();nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn.一、通过nn.Module

xLyons·2023-01-28 14:37

Torch搭建网络层的三种方式

__init__()self.linear=nn.Linear(n_feature,1)deff

xzw96·2023-01-28 08:44

（1）Pytorch模型添加、删除、修改网络层

importtorchvisionfromtorchimportnnvgg16=torchvision.models.vgg16(pretrained=True)#加载预训练网络模型##添加层vgg16.add_module("add_linear_end",nn.Linear

木槿qwer·2023-01-28 08:13

【图像识别】VGG网络进行图像识别【附代码,数据集】

二.VGG网络搭建如下（学习于B站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）：1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是

[email protected]·2023-01-27 15:55

图注意力神经网络GAT 浅析，单层GAT layer 理解

__init__()self.g=gself.fc=nn.Linear(in_dim,out_dim,bias=False)self.attn_fc=nn.Linear(2*out_dim,1,bias

znsoft·2023-01-23 08:33

pytorch 层、块、网络、参数、GPU

一、层和块层：像nn.Linear()，nn.ReLU()都是一个层块：由许多层组成，可由nn.Squential()将层按照顺序串联起来。块可以包含代码。

要坚持写博客呀·2023-01-19 18:12

【阅读源码】Transformer的FFN机制源码解读（dropout）

__init__()self.w_1=nn.Linear(d_model,d_ff)#剖析点1self.w_2=n

菜菜2022·2023-01-17 16:36

pytorch named_children()和named_parameters()的区别

主要用于返回神经网打包的第一层的layer名称named_parameters()主要用于返回神经网打包的每一层的名字以resnet18为例子，其每一个layer（也就是basicblock）由多个nn.conv/nn.linear

AllenPuRZ·2023-01-14 13:08

pytorch---parameters学习

(1)parameters()importtorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))list(net.parameters(

不动脑筋·2023-01-14 13:08

用pytorch里的children方法自定义网络

children()返回网络模型里的组成元素，且children()返回的是最外层的元素举个例子：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential

王大队长·2023-01-14 08:49

自定义模型“XX object is not subscriptable”解决方案

自定义了一个Linear类，并用self.add_module('L1',nn.Linear(3,2))添加了一层线性变换，classLinear(nn.Module):def__init__(self

白草遥遥·2023-01-13 18:42

一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),nn.ReLU(),nn.Linear

好的ID有点难·2023-01-11 11:01

pytorch优化器

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(13,10),nn.ReLU())self.regression=nn.Linear(10,1)defforward

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

强化学习——（1）DQN的pytorch实现

__init__()self.fc1=nn.Linear(n_states,

七上八下的黑·2023-01-09 12:45

Pytorch中交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()计算过程

对于一个分类问题的CNN模型，最后一层的代码一般如下：nn.Linear(2048,num_classes)然后计算一次迭代损失的代码一般如下：loss_function=nn.CrossEntropyLoss

C_HDong·2023-01-06 15:04

nn.Linear & Tensor.masked_fill

文章目录1.nn.Linear2.Tensor.masked_fill1.nn.Lineartorch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device=None,dtype=None)Appliesalineartransformationtotheincomingdata:y=xAT+by=xA^T+by=xAT+bThismodulesu

强强学习·2023-01-06 13:01

李沐_pytorch补充

torch.randn(1,num_patches+1,dim))self.cls_token=nn.Parameter(torch.randn(1,1,dim))self.v=nn.Parameter()self.v=nn.Linear

Marshal～·2023-01-05 21:15

torch.nn.Linear()

功能是定义一个线性变换(连同偏置)，即定义一个这样的运算:例：importtorchimporttorch.nnasnnlinear=nn.Linear(5,3,bias=True)x=torch.randn

YY.net·2023-01-05 03:16

GAN模型——pytorch实现

__init__()#继承初始化方法self.img_size=img_size#图片尺寸，默认单通道灰度图self.linear1=nn.Linear(self.img_size[0]*sel

Peach_____·2023-01-04 15:31

pytorch 将模型作为特征提取器（提取中间层特征）

__init__()self.cl1=nn.Linear(25,60)self.cl2=nn.Lin

无名草鸟·2023-01-03 22:19

一个python文件中的两个linear（）层和一个conv2d()层同时使用（b,c,1,1）大小的张量作为输入时的输出结果对比

importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(6,512,1,1)print(x,x.shape)##x_=torch.randn(64,5)x_=x.view(6,512)m_=nn.Linear

W-a-rrior·2022-12-31 09:26

动手学深度学习v2-pytorch神经网络基础

层和块：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

Hzt_dreamer·2022-12-30 08:47

pytorch初始化权重

def_init_weights(self,m):ifisinstance(m,nn.Linear):trunc_normal_(m.weight,std=.02)ifisinstance(m,nn.Linear

赵怡恒·2022-12-30 02:14

Pytorch如何约束神经网络中权重/偏执的范围

__init__()self.l1=nn.Linear(100,50)self.l2=nn.Linear(50,10)self.l3=nn.Lin

Geeksongs·2022-12-28 21:15

PyTorch学习笔记：针对一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),n

code_carrot·2022-12-28 10:44

20李沐动手学深度学习v2/参数管理

参数访问#单隐藏层MLP，参数获取importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1

xcrj·2022-12-28 06:25

pytorch 提取权重_pytorch 获取层权重,对特定层注入hook, 提取中间层输出的方法

iteritems():print("Layer{}".format(k))print(v)#获取模型权重forlayerinmodel_2.modules():ifisinstance(layer,nn.Linear

weixin_39979489·2022-12-27 08:17

pytorch中的 nn.ModuleList 和 nn.Sequential

__init__()self.linears=nn.ModuleList([nn.Linear(10,10)foriinrang

南妮儿·2022-12-27 08:16

nn.modulelist和nn.sequential

__init__()self.linears=nn.ModuleList([nn.Linear(10,10)foriinrange(3)])defforward(self,x):forlayerins

LP点绛唇·2022-12-27 08:45

区分 nn.ModuleList() 和 nn.Sequential()

你可以把任意nn.Module的子类(比如nn.Conv2d,nn.Linear之类的)加到这个list里面，方法和Python自带的list一样，无非是extend，append等操作。

m0_46483236·2022-12-27 08:45

pytorch中nn.ModuleList()使用方法

model_list=nn.ModuleList([nn.Conv2d(1,5,2),nn.Linear(10,2),nn.Sigmoid()])

Bi 8 Bo·2022-12-27 08:14

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

调整数据的维度多输入多输出通道池化Lenet层和块：nn.Sequentialimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear

SiiriS·2022-12-27 06:28

Pytorch Swish()激活函数

__init__()self.main=nn.Sequential(nn.Linear(2,20),Swish(),nn.Linear(20,20),Swish(),nn.Linear(

赛马丸子·2022-12-24 12:15

lenet 学习 pytorch 代码

1enet网络结构（随手复制）2实现代码importtorchimporttorch.nnasnn#Allneuralnetworkmodules,nn.Linear,nn.Conv2d,BatchNorm

绕灵儿·2022-12-24 11:16

改变矩阵形状的代码

矩阵1的维度是249856x224，矩阵2的维度是256×78.在init()中，我调用nn.Linear，将维度从256,变为指定的78se

波尔德·2022-12-23 21:11

init_weight代码

常见的init_weight代码：（摘自HiFormer）def_init_weights(self,m):ifisinstance(m,nn.Linear):trunc_normal_(m.weight

波尔德·2022-12-23 21:10

vit源码中to_patch_embedding理解

self.to_patch_embedding=nn.Sequential(Rearrange('bc(hp1)(wp2)->b(hw)(p1p2c)',p1=patch_height,p2=patch_width),nn.Linear

liiiiiiiiiiiiike·2022-12-22 18:18

nn.Parameter()

示例：分别使用nn.Linear和nn.Parameter实现下图所示的全连接层。

ICDAT_GO·2022-12-22 13:04

LeNet-5实现分类MINST数据集（学习笔记四）

1.分析论文：LeNet-5论文，论文中的image是1X32X32的照片，MINST的image是1X28X28，因此代码：self.hidden1=nn.Linear(256,120)中第一个维度是

Zhang庆欢·2022-12-22 12:06

Pytorch学习率lr衰减(decay)(scheduler)(一)——(LambdaLR&StepLR&MultiStepLR&ExponentialLR&ReduceLROnPlateau )

__init__()self.net=nn.Linear(10,10)defforward(self,input):out=self.net(

hxxjxw·2022-12-20 18:37

pytorch的nn.Linear缺省输入节点个数

可以利用x.shape查看输入到分类器前的数据维度，以实现nn.Linear缺省输入节点个数。

l852131652·2022-12-20 14:08

Pytorch中nn.Linear的理解

nn.Linear中：nn.Linear源码中用到了F.linear()函数torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias=True,device=None,

s_lihaiyuan·2022-12-20 14:35

深度学习基础知识每日更 upupup

文章目录深度学习基础知识点总结Lookingformyfriends一、零散知识点1、网络拼接和相加的区别2、nn.Conv1d,kernel_size=1与nn.Linear的区别3、Pytorch设置随机数种子

chong墩儿·2022-12-20 12:06

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

【科研-学习-pytorch】3-分类问题

shape变换；mnisttorchvision直接读取；train、test、val；实现loaddatatorchvisionloaddata（x，y）createmodeltorch.nn，使用nn.linear

helloworld_Fly·2022-12-19 20:07

PyTorch学习笔记(3)

PyTorch框架特性搭建网络2.1MNIST数据集的建立2.2不使用torch.nn从零建立神经网络3开始用PyTorch特性模块替换3.1使用torch.nn函数3.2使用nn.Module模块3.3通过nn.Linear

CarnivoreRabbit·2022-12-19 00:29

关于pytorch官网教程中的What is torch.nn really?（二）

文章目录Using`torch.nn.functional`Refactorusing`nn.Module`Refactorusing`nn.Linear`Refactorusing`optim`Refactorusing

MYTCHITOS·2022-12-18 23:51

Pytorch保存和加载模型的两种方式

只保存模型参数2、保存完整模型下面我们依次对这两种方式进行实现，以以下多层感知机模型为例：defcreate_net():net=nn.Sequential()net.add_module('linear1',nn.Linear

烟雨风渡·2022-12-18 20:55

推荐频道

nn.Linear