nn.Linear 第4页

『PyTorch』第十三弹_torch.nn.init参数初始化

fromtorch.nnimportinitlinear=nn.Linear(3

weixin_33850890·2022-12-18 13:45

profile计算模型参数

__init__()self.out=nn.Linear(input_size,output_szie)defforward(self,x):output=self.out(x)returnoutpu

Douzi1024·2022-12-17 08:16

基于pytorch的自注意力机制实现

__init__()self.line1=nn.Linear(in_feat,128)#此处需要对输入的维度进行变换，变换为自

DreamBoy@·2022-12-16 12:39

pytorch中模型参数初始化

例如：nn.Linear和nn.Conv2D，都是在[-limit,limit]之间的均匀分布（Uniformdistribution），其中limit是1.

blue_sky_wait_me·2022-12-14 12:58

MobileNetV1作为CenterNet的Backbone尝试

2、原生的MobileNetV1输出：最后一层通过x.view(x.size(0),-1)和nn.Linear后得到[batch_num*class_num]3、改造输出使得输出符合业务要求：将之前的x.view

benben044·2022-12-13 11:26

pytorch加载部分模型

__init__()self.A=nn.Linear(2,3)defforward(self,A):passclassModelB(nn.Module):def__init__(self):super(

mkczc·2022-12-13 09:06

Pytorch加载和保存模型参数

__init__()self.hidden=nn.Linear(

Zze_Cqupt·2022-12-13 09:34

pytorch训练中内存一直增加的原因

importtorchimporttorch.nnasnnfromcollectionsimportdefaultdictiftorch.cuda.is_available():device='cuda'else:device='cpu'model=nn.Linear

Good@dz·2022-12-12 17:16

PyTorch中Module类的使用方法，模型中参数的添加与获取以及保存与载入模型

1Module类的使用方法1.1add_module()方法可以使用该方法向模型中添加层，示例如下：self.Linear1=nn.Linear(inputdim,hiddendim)self.add_module

ZhuojunChen·2022-12-12 09:15

【学习笔记】Paramater.size()

例子：deftest_parameter():importtorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))weight

那我来问你·2022-12-11 19:21

PyTorch学习笔记之torch.nn

该函数一般后跟一个nn.Linear()即全连接层。nn.Linear()-用于构造一个全连接层，第三个参数bias默认为True，表示会学习一个附加的偏置。

qiuchangyong·2022-12-11 08:00

pytorch模型导入、修改、保存、读取

pretrained=False)print(vgg11)其中classifier的输出如下修改主要的修改方式：#在某层中添加层vgg11.classifier.add_module('new_linear',nn.Linear

米饭�·2022-12-10 09:02

RuntimeError: The size of tensor a (40) must match the size of tensor b (41) at non-singleton dimens

此类还是维度问题，建议尝试以下几种解决方案：1、model.avg_pool=nn.AvgPool2d(kernel_size=1,stride=1,padding=0)model.last_linear=nn.Linear

喜碧CatBrother·2022-12-08 21:15

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

心梓·2022-12-08 00:48

pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear

Vaccae·2022-12-07 07:38

PyTorch的模型定义

，因为已经明确了要用哪些层，直接写书写下来即可，不需要写初始化__init__和前向传播forward；importtorchimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear

橙子@橙子·2022-12-06 08:13

模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）

Pytorch模型初始化：在模型类的__init__()函数中用nn.Linear(input_size,output_size)定义全连接层或者用nn.conv()定义卷积层时，默认使用kaiming_uniform

WWwicky·2022-12-06 00:05

【pytorch学习笔记】ModuleList（）

文章目录torch.nn.LinearModuleListtorch.nn.Linearpytorch中的nn.Linear()是用来设置网络全连接层的，在二维图像处理的任务中，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量

陌上骑驴Yiping_Chen·2022-12-04 23:02

pytoch中class定义神经网络的参数保存与加载

__init__()self.layer=nn.Linear(1,1)self.layer.weight=nn.Parameter(torch.FloatTensor([[10]

m0_67635646·2022-12-04 15:04

解决：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

主要是网络那部分的问题，我之前是二分类，在全连接层那块self.out=nn.Linear(10,2)但是还数据了，分21类，需要将全连接层输入大于分类的个数，否则报错，于是修改为self.out=nn.Linear

碧寒·2022-12-01 22:41

模型权重初始化代码

懒得以后每次自己敲def_init_weights(self):init_set={nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d,nn.ConvTranspose3d,nn.Linear

wxyczhyza·2022-12-01 20:33

【pytorch】利用requires_grad冻结部分网络参数

__init__()self.l1=nn.Linear(3,2)classaa(a1):def__init__(self):super(aa,self).

zkq_1986·2022-12-01 15:53

pytorch中的参数初始化方法

例如：nn.Linear和nn.Conv2D，都是在[-limit,limit]之间的均匀分布（Uniformdistribution），其中limit是1.

Mr.Jcak·2022-11-30 22:20

deformable detr中的sampling_offsets初始化grid_init方式

deformabledetr中根据参考点预测4个采样点，采样点网络是self.sampling_offsets=nn.Linear(embed_dims,num_heads*num_levels*num_points

今天涨知识了吗·2022-11-30 19:37

7月30日Pytorch笔记——识别手写数字初体验

一、Pytorch常用网络层nn.Linear;nn.Conv2d;nn.LSTM;nn.ReLU;nn.Simoid;nn.Softmax;nn.CrossEnt

Ashen_0nee·2022-11-30 17:48

PyTorch模型定义和训练技巧

nn.Sequential()两种方式，直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear

fof920·2022-11-29 09:11

Pytorch 之torch.nn初探第1关：torch.nn.Module

OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

pytorch学习线性回归与非线性回归，以及理解nn.linear()和ReLU激活函数

参考书目：Pytorch深度学习入门，作者：曾芃壹文章目录线性回归线性模型与目标函数优化批量输入代码实践大规模数据实验神经网络实现线性回归非线性回归激活函数人工神经网络详解nn.linear()的原理浅谈

LiterMa·2022-11-29 06:21

PyTorch Week 3——Optimizer优化器

系列文章目录PyTorchWeek3——权值初始化操作PyTorchWeek3——nn.MaxPool2d、nn.AvgPool2d、nn.Linear、激活层PyTorchWeek3——卷积PyTorchWeek3

yandonglv·2022-11-29 01:57

PyTorch的nn.Linear（）详解

一、概述PyTorch的nn.Linear（）是用于设置网络中的全连接层的，需要注意在二维图像处理的任务中，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量，形状通常为[batch_size,size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量

TravelingLight77·2022-11-27 18:22

Pytorch入门之线性回归

这里需要定义2个全连接层，因此我们可以直接调用nn.Linear这个类，关于这个类不清楚的，可以看看我的另一

Ton10·2022-11-27 18:21

torch.Linear(input_size,output_size, bia = True/Flase)

1.引入importtorchimporttorch.nnasnn2.一个线性层mod=nn.Linear(5,3,bias=True)#input是5output是33.大小为5的随机tensorx=

bankai8261·2022-11-27 17:51

Pytorch 之torch.nn初探

第1关：torch.nn.Module本关要求利用nn.Linear()声明一个线性模型l，并构建一个变量net由三个l序列构成。

Ssaty.·2022-11-27 17:50

动手学深度学习（4-7章）代码

多层感知机的从零开始实现多层感知机的简介实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear

我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

5. Pytorch入门教程——创建一个派生自基类的全连接类

全连接网络依赖Pytorchnn.Linear模块nn.Linear模块由三部分组成：输入；全连接的隐藏层，每个隐藏层后面都有一个非线性转换(将非线性视为隐藏层的一部分，而不是将其视为一个单独的层)；输出层和输出数量

小鹿学长·2022-11-27 08:59

pytorch初始化参数方法

torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0.0,std=1.0)按正态分布对tensor进行随机赋值definit_weights(m):##初始化模型参数中的wiftype(m)==nn.Linear

m0_58313777·2022-11-27 03:50

Pytorch 中torch.nn.Linear的权重初始化

最近学习李沐老师pytorch课程，在software回归一节中模型建立首先进行初始化参数（权重……），课程代码如下：net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10

D_handsome·2022-11-27 03:47

pytorch nn.linear() 原理

0.做了啥到底nn.linear()是用来设置网络中的全连接层的，从源码上看到其实就是对输入的数据做一次线性变化，通过构造参数矩阵A来给输入X做维度变换。

iDeasBoom·2022-11-26 23:17

pytorch nn.Linear的用法和理解

先贴官方文档nn.Linear是完成从in_features到out_features的线性变换。实例化完成后input的大小可以有多维，但最后一维的大小必须和in_features一致。

feiba54·2022-11-26 23:17

PyTorch nn.Linear（）

PyTorch的nn.Linear（）是用于设置网络中的全连接层的。

sun_m_s·2022-11-26 23:16

Pytorch nn.Linear 全连接层的原理和作用（个人理解）

一、官网说明：二、个人理解对CNN来说图片以batchsize的大小并行送入神经网络，经过一些卷积，到最后送入全连接层进行分类，送入全连接层之前的每个特征图已经被拉平（变成1xn的形式，这里的n就是x中的3,x中的10代表有10个1），所以下面的x中的10行可以理解为batchsize（即10张图片），x中的3列可以理解为每个图片被提取了3个特征，最后的y可以理解为对这10个图片进行一个5分类，分

C_HDong·2022-11-26 23:15

pytorch nn.Linear

目录：1：参数说明2：功能3：例子参考：nn.Linear的理解-知乎一参数说明：torch.nn.Linear(in_features,输入的神经元个数out_features,输出神经元个数bias

明朝百晓生·2022-11-26 23:07

深度学习——参数管理（笔记）

1.单隐藏层的多层感知机importtorchfromtorchimportnn#单隐藏层的多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear

jbkjhji·2022-11-26 17:40

问题记录：TypeError: init() takes 1 positional argument but 3 were given

_init_()self.linear=nn.Linear(input_dim,output_dim)defforward(self,x):out=self.linea

vanessa_lky·2022-11-25 08:44

pytorch 模型的保存与加载

_init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear

润吧·2022-11-25 01:09

【pytorch】现有网络模型的使用和修改、保存和加载

文章目录一、网络模型的使用和修改二、网络模型的保存和加载（1）模型的保存（2）模型的加载一、网络模型的使用和修改vgg16_true.add_module(‘add_linear’,nn.Linear(

verse_armour·2022-11-24 20:56

pytorch两种返回分类最大值的方法

正文src=torch.rand(3,10,512)print(src.shape)lin=nn.Linear(512,521)out=lin(src)print(out.shape)pred=out.argmax

delt_delta·2022-11-24 19:41

维度的转换？

importtorch.nnasnnimporttorchin_dims=3n_hid=2ws=torch.nn.ModuleList()ws.append(nn.Linear(in_dims,n_hid

weixin_54275159·2022-11-24 13:17

从零开始的神经网络构建历程（二）

__init__()self.layer12=nn.Linear(784,200)self.layer23=nn.Linear(200,100)self.layer34=nn.Li

普通网友·2022-11-24 11:51

【hw1】b站刘二大人，第八讲课后题Titanic

【bug】1.RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied(32x5and6x3)nn.linear()中，两参数（矩阵）的维度不一致。

成长版小贺·2022-11-24 10:42

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