nn.Linear 第6页

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(2)

现在还在跑模型，因此先在此记录一下1.1层和块#多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear

一天的大太阳·2022-10-24 18:21

torch.nn.Linear详解

在学习transformer时，遇到过非常频繁的nn.Linear()函数，这里对nn.Linear进行一个详解。

大黑山修道·2022-09-29 07:28

Pytorch模型参数的访问、初始化和共享

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear

你回到了你的家·2022-09-21 11:12

torch.nn.Linear()详解

代码很简单（见后图），但有许多细节需要声明：1）nn.Linear是一个类（继承自nn.Module），使用时需要先实例化；2）实例化时，nn.Linear需要输入两个参数，in_features为上一层神经元的个数

马尔代夫Maldives·2022-09-13 16:18

pytorch查看网络架构的几种方法

一、Print(model)importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))print

鱼与钰遇雨·2022-09-11 06:57

TFT时间序列预测

__init__()self.fc1=nn.Linear(input_size,input_size)self.fc2=nn.Linear(i

飔、·2022-08-12 07:26

pytorch--torch.nn.functional学习网络中的池化层，全连接层和激活函数

文章目录pytorch--学习网络中的池化层，全连接层和激活函数池化层nn.MAXPool2d:功能是对二维信号进行最大池化nn.AvgPool2d：nn.MaxUnpool2d：反池化操作线性层nn.Linear

xiaoxiao_2446xuxu·2022-08-11 07:01

在原有网络模型基础上更改网络输出

vgg16网络模型法1：直接在后面加一层vgg16_True.add_module("add_linear",nn.Linear(1000,10))法2：可以把新添加的层，放

叶叶梓梓·2022-08-11 06:34

resnet全连接层改成卷积层

resnet18最后一层的全连接层改成卷积层看会不会对网络效果和网络大小有什么影响1.首先先对train.py中的更改是：train.py代码可见：pytorch实现性别检测#model_conv.fc=nn.Linear

北京纯牛奶·2022-08-11 06:01

pytorch训练自己的数据集

model=models.resnet50(pretrained=False)class_num=62fc_features=model.fc.in_featuresmodel.fc=nn.Linear

猫四问·2022-08-11 06:28

《动手学深度学习》(PyTorch版)理解笔记 - 6 【初始化权重】

python3.8平台：Windows10IDE：PyCharm书中片段理解在构建网络是，我们需要进行权重的初始化初始化过程中我们最常见的便是如下代码：defget_net(feature_num):net=nn.Linear

Hurri_cane·2022-08-07 07:09

[pytorch学习笔记] 5. 使用pytorch搭建神经网络

目录介绍设置训练硬件定义类模型层全连接层（nn.Flatten）nn.Linear(线性层)nn.ReLUnn.Sequentialnn.SoftmaxModelParameters介绍神经网络由对数据执行操作的层

是安澜啊·2022-07-28 07:16

第1周学习：深度学习入门和pytorch基础

目录一、绪论二、深度学习三、pytorch基础前言：1.定义数据2.定义操作四、螺旋数据分类初始化3000个样本的特征1.构建线性模型分类torch.optim.SGD(x,x,x)nn.Linear(

苍茆之昴·2022-07-21 07:12

李沐《动手学习深度学习》--之pytorch神经网络基础（一）

补充知识：线性层和全连接层没有区别，线性层即全连接层1.回顾多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),#输入层input20，output256nn.RelU()

小蔡是小菜·2022-07-15 07:01

深入理解PyTorch中的nn.Embedding的使用

2.2基础参数2.3nn.Embedding与nn.Linear的区别2.4nn.Embedding的更新问题三、nn.Embedding进阶3.1全部参数3.2使用预训练的词嵌入四、最后一、前置知识1.1

·2022-07-04 13:01

pytorch中nn.Embedding和nn.LSTM和nn.Linear

使用pytorch实现一个LSTM网络很简单，最基本的有三个要素：nn.Embedding,nn.LSTM,nn.Linear基本框架为：classLSTMModel(nn.Module):def__init

非常规程序猿·2022-06-28 07:50

在pytorch中nn.Linear 和 nn.Embedding 的区别

转载一篇文章模型的第一层：详解torch.nn.Embedding和torch.nn.Linear_音程的博客-CSDN博客_embedinglinear

莫问前程学无止境·2022-06-28 07:01

深入理解PyTorch中的nn.Embedding

2.2基础参数2.3nn.Embedding与nn.Linear的区别2.4nn.Embedding的更新问题三、nn.Embedding进阶3.1全部参数3.2使用预训练的词嵌入四、最后一、前置知识1.1

raelum·2022-06-28 07:22

PyTorch中torch.nn.Linear实例详解

目录前言1.nn.Linear的原理:2.nn.Linear的使用:3.nn.Linear的源码定义:补充：许多细节需要声明总结前言在学习transformer时，遇到过非常频繁的nn.Linear()

·2022-06-21 16:59

Sigmoid和Softmax在二分类中使用的区别与实现

对于二分类有三种实现方式：1.nn.Linear(input,1)+sigmoid+BCELoss全连接输出维度为1，使用sigmoid将输出映射到0,1之间self.outputs=nn.Linear

神经与蛋白·2022-06-17 07:32

Pytorch使用过程错误与解决 -汇总~

Pytorch使用过程错误与解决error1：关键词copytensorerror2：关键词张量相加error3：关键词nn.Linear()的使用报错1：报错代码：错误原因：报错2：报错代码：错误原因

奶油松果·2022-06-12 09:47

Pytorch模型定义与深度学习自查手册

net.apply(weights_init)方法2：在网络初始化的时候进行参数初始化常用的操作利用nn.Parameter()设计新的层nn.Flattennn.Sequential常用的层全连接层nn.Linear

·2022-06-02 14:29

PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵

__init__()self.sigmoid=nn.Sigmoid()self.fc1=nn.Linear(3,4)self.fc2=nn.L

Cyril_KI·2022-05-26 07:58

【torchsummary报错】RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.F

cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=torchvision.models.resnet18(pretrained=None)model.fc=nn.Linear

阿毛啊阿阿·2022-05-11 07:38

PyTorch学习笔记4—— 深度学习计算

4.1.2最简单的开始分析importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256

Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

从零开始的神经网络构建历程（二，用全连接前馈神经网络识别手写数字mnist）

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

Donald_Shallwing·2022-03-14 07:35

Pytorch踩坑记录

Falsenet=resnet50(pretrained=True)forparaminnet.parameters():param.requires_grad=False#添加自己定义的层net.fc=nn.Linear

永远爱好技术的王师傅·2022-03-04 07:39

ResNest

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(channel,channel//reduction

NoneLand·2022-02-10 21:26

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25

·2021-10-11 19:34

PyTorch_Linear(fc)

全连接层代码importtorchimporttorch.nnasnnfc=nn.Linear(512,10)input=torch.randn(1,512,1,1)output=input.view(

·2021-08-12 15:27

pytorch 中nn.Dropout的使用说明

__init__()self.fc=nn.Linear(100,20)self.dropout=nn.Dropout(p=0.5)defforward(self,input):out=self.fc(input

·2021-05-20 12:20

深度学习 | 【04】Pytorch实现简单的线性回归

注意nn.Linear为torch预定义好的线性模型-【全连接层】，传入的参数为输入

Jxiepc·2021-05-16 12:32

Pytorch nn.Linear() 使用示例

由于我之前一直用Keras，感觉Keras中的Dense()层非常好用，可以非常方便地进行全连接操作。这次需要用到Pytorch中的全连接层，一开始还不太会用，但是仔细研究后发现，其实两者殊途同归，方法很相似。当我们需要将形如[batch_size,18,1,1]的张量全连接操作后分别得到[batch_size,18,16]和[batch_size,1]的张量，该如何操作呢？[batch_size

blgpb·2020-11-04 09:45

lstm&bilstm输入输出格式(附代码)

self.hidden_size,num_layers=self.num_layers,batch_first=True,bidirectional=False,dropout=self.dropout)self.fc1=nn.Linear

Muasci·2020-09-13 15:40

pytorch中的nn.Bilinear的计算原理详解

我们都知道在pytorch中的nn.Linear表示线性变换，官方文档给出的数学计算公式是y=xA^T+b，其中x是输入，A是权值，b是偏置，y是输出，卷积神经网络中的全连接层需要调用nn.Linear

nihate·2020-08-23 06:57

Module.named_parameters()、Module.named_children()与Module.named_modules()的区别

__init__()self.fc1=nn.Linear(3,4)self.relu1=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(4,1)self.sequence=nn.Sequential

Oshrin·2020-08-22 13:14

Error(s) in loading state_dict for DataParallel

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(2,2,1)self.linear=nn.Linear(2,10)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=se

Oshrin·2020-08-22 13:13

pytorch构建神经网络_如何从头开始构建自己的PyTorch神经网络层

今天，让我们尝试更深入地研究，看看是否可以编写自己的nn.Linear模块。为什么开发人员已经在Facebook上编写了自己的PyTorch模块，却浪费了时间？

dfsgwe1231·2020-08-22 12:35

pytorch错误提示和应对方法总结（不定时更新）

本文为总结自己在调试pytorch程序中遇到的问题和解决方法Linear()层维度不匹配错误提示：sizemismatch,m1:[20x12800],m2:[15488x784]at…解决方法：nn.Linear

日暮乡关何处是·2020-08-22 12:05

pytorch RuntimeError: size mismatch, m1: [64 x 784], m2: [784 x 10] at

__init__()self.lin=nn.Linear(748,10)defforward(self,xb):returnself.lin(xb)print(loss_func(model(xb),yb

不小竞·2020-08-22 11:12

PyTorch实战（1）：矩阵运算

常见的矩阵运算：基于pytorch和numpy实现importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnX=torch.rand(4,2,3)linear=nn.Linear

pur.joy·2020-08-21 12:09

pytorch中的register_parameter()和parameter()

举例：#随便定义一个网络net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#list让它可以访问weight_0=list(net[0]

模糊包·2020-08-21 07:29

Pytorch奇技淫巧

如何打印pytorch模型的参数名与权重importtorchimporttorch.nnasnnnet=nn.Linear(5,5)forname,parametersinnet.named_parameters

_小马奔腾·2020-08-20 23:27

torch.nn.Sequential and torch.nn.Module

nn.Sequential:seq_net=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),#defineyournetworknn.Tanh(),nn.Linear(4,1))param=seq_net.parameters

Tan Jiang·2020-08-19 17:43

深度学习与神经网络(五)——全连接层

用nn.Linear()等更简单地构建神经网络层之前那个多分类问题实战是手写了每个层其实我们可以使用nn.Linear，就不用手写了这里第一个参数是in，第二个参数是out，就符合我们正常的思维习惯了输入的

hxxjxw·2020-08-19 02:49

深度学习与Pytorch入门实战（六）定义MLP&GPU加速&测试【数字识别实例】

笔记摘抄Pytorch定义网络结构识别手写数字，可以对网络中的参数w和b进行手动定义的(参考上一节)也可以直接用nn.Linear定义层的方式来定义更加方便的方式是直接继承nn.Module来定义自己的网络结构

Douzi1024·2020-08-19 01:35

深度学习与PyTorch笔记19

全连接层用nn.linear(ch-in,ch-out)写一个3层全连接层：x#[b,784]layer1=nn.linear(784,200)layer2=nn.linear(200,200)layer3

niuniu990·2020-08-19 00:22

Inception v3 输入图片尺寸大小

importtorchvision.modelsasmodelsfromtorchsummaryimportsummaryimporttorchIncep=models.Inception3()Incep.fc=nn.Linear

wuming无名·2020-08-16 00:27

Torch-nn学习: Simpley Layer

1.Linear:y=Ax+bmodule=nn.Linear(inputDimension,outputDimension,[bias=true])module=nn.Linear(10,5)--10inputs

John2King·2020-08-15 23:33

Pytorch学习-模型层layers

例如：nn.Linear,nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding

Zzz_啥都不会·2020-08-15 22:10

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