nn.Linear

HybridSN尝试加入SENet与dropout的一些坑

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(c
Arsene_W·2020-08-14 23:00

【PyTorch入门】之模型参数的访问、初始化和共享

net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Lineaar(3,1),)print(net)Out[1]:Sequential((0):Linear(in_features
拇指笔记·2020-08-13 22:03

pytorch学习笔记（十二）————全连接层

pytorch学习笔记（十二）————全连接层nn.Linear()classtorch.nn.Linear（in_features，out_features，bias=True）对传入数据应用线性变换
南风渐起·2020-08-13 22:36

pytorch_权值初始化

十种初始化方法梯度消失与爆炸梯度爆炸要使网络输出不能太大不能太小初始化网络权值方差为了使输出方差为1，将网络权值的方差设为definitialize(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Linear
2017133130·2020-08-13 22:43

【最佳实践】pytorch模型权重的重置与重新赋值

重置为原来的值：defweight_reset(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d)orisinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters()model
Sailist·2020-08-13 18:12

Pytorch 学习（八）：Pytorch 模型参数访问和初始化

github项目网络构建网络构建相关可参考Pytorch学习（七）：Pytorch网络模型创建，建立一个多层感知器importtorchimporttorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear
RememberUrHeart·2020-08-13 17:05

PyTorch的nn.Linear（）详解

 PyTorch的nn.Linear（）是用于设置网络中的全连接层的，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量，一般形状为[batch_size,size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。
深度学习博士/算法工程师·2020-08-13 16:43

[pytorch、学习] - 4.2 模型参数的访问、初始化和共享

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn
栗子好好吃·2020-08-13 16:31

Pytorch—模型参数与自定义网络层

首先，我们来定义一个简单的网络结构：net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))X=torch.rand(2,4)
隔壁的NLP小哥·2020-08-13 14:08

模型参数的访问、初始化和共享

__version__)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#构造模型print(net)#构造输入数据X=torch.rand
孔夫子的高压锅·2020-08-13 14:26

PyTorch入门实战教程笔记（十五）：神经网络与全连接层2

PyTorch入门实战教程笔记（十五）：神经网络与全连接层2全连接层之前我们所写的全连接层，要自己定义w，b设置梯度标志，需要自己了解操作和计算，需要知道它们的shape等，那么接下来，我们用pytorch自带的nn.Linear
Star·端木·2020-08-13 12:24

Pytorch自定义参数

__init__()self.A=torch.randn((2,3),requires_grad=True)self.B=nn.Linear(2,2)defforward(self,x):pass这里在模型里定义了一个参
luputo·2020-08-12 11:29

pytorch 实现初始化操作详细讲解 常用方案

摘要初始化的作用就是是网络更新参数速度加快，一个好的初始化操作也是必备的，今天讲解一下常用的初始化操作输出参数defprint_weight(m):ifisinstance(m,nn.Linear):print
视觉盛宴·2020-08-12 10:34

3 PyTorch 官网教材之 搭建一个最简单的神经网络 LeNet NEURAL NETWORKS

4.self.fc1=nn.Linear(16*6*6,120)第一个全连接输入中6是如何计算出来的。5.LeNet-5
轮子去哪儿了·2020-08-11 04:37

Conv2d卷积层到Linear全连接层之间的变换——解决方法2（核心）

一、本文问题阐述记录Conv2卷积层到全链接层之间参数设置报错问题的解决办法：开始阶段全链接层1参数设置为：self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)运行时报错：RuntimeError
星月夜语·2020-08-11 03:47

【pytorch】如何更新模型父类参数

__init__()self.l1=nn.Linear(2,2)defforward(self,x):returnself.l1(x)classB(A):def__init__(self):super(
zkq_1986·2020-08-04 10:15

pytroch用自定义的tensor初始化nn.sequential中linear或者conv层的一种简单方法。

importtorch.nnasnnimporttorchnet=nn.Sequential(nn.Linear(1024,512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(512,256
York1996·2020-08-04 09:45

pytorch 常用层（四）

importtorchastfromtorchimportnnnn.layerPyTorch实现了神经网络中绝大多数的layer，这些layer都继承于nn.Module主要关注以下几点函数的参数，如nn.Linear
润森·2020-08-04 07:39

pytorch 一个完整的神经网络训练过程

__init__()self.fc1=nn.Linear(784,256)self.fc2=nn.Linear(256,128)self.fc3=nn.Linear(128,64)self.fc4=nn.Linear
腾云鹏A·2020-08-04 01:27

pytorch八：nn.Module深入分析

parameter，如self.param1=nn.Parameter(t.randn(3,3))会被检测到，在字典中加入一个key为‘param1’，value为对应的item，而self.submodel=nn.Linear
东城青年·2020-08-03 21:24

pytorch Module里的children()与modules()的区别

官方论坛的回答：Module.children()vsModule.modules()我以fmassa的举例为例：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential
多读多写多思考·2020-08-03 19:11

pytorch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.
彭伟_02·2020-08-03 17:44

深度之眼Pytorch框架训练营第四期——池化、线性、激活函数层

*）（1）概述（2）`PyTorch`实现`nn.MaxPool2d()``nn.AvgPool2d``nn.MaxUnpool2d`2、线性层（*LinearLayer*）`PyTorch`实现：`nn.Linear
Ikerlz·2020-08-03 13:51

pytorch学习笔记（6）：模型创建与nn.Module 一定坚持学完啊！！

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2
YaYan233·2020-08-03 10:01

【PyTorch学习笔记】20：使用nn.Module类及其周边

现有的那些类式接口（如nn.Linear、nn.BatchNorm2d、nn.Conv2d等）也是继承这个类的，nn.Module类可以嵌套若干nn.Module的对象，来形成网络结构的嵌套组合。
LauZyHou·2020-08-03 10:12

pytorch 网络参数初始化

nn.Module中.children()与.modules()的区别知识点1（重点）以循环的方式给layer初始化，重点是一下代码，记住forlayerinnet1()ifisinstance(layer,nn.Linear
JChowCUG·2020-08-02 16:37

Pytorch 继承nn.Module定义MLP

Pytorch定义网络结构可以对网络中的参数w和b进行手动定义的，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。
洪流之源·2020-08-02 14:55

Pytorch 参数初始化以及Xavier初始化

def_initialize_weights(self):#print(self.modules())forminself.modules():print(m)ifisinstance(m,nn.Linear
月半叫做胖·2020-08-02 13:00

pytorch + visdom 应用神经网络、CNN 处理手写字体分类

__init__()self.layer1=nn.Linear(
泛泛之素·2020-08-01 01:45

基于Pytorch的手写汉字识别

类的基础知识复习3.4.2关于torch.utils.data模块3.4.3关于PIL模块3.4.4该部分总结3.5进行神经网络搭建3.5.1关于nn.module3.5.2关于nn.Conv2d()3.5.3关于nn.Linear
yumin1997·2020-07-31 16:54

pytorch中Module模块中named_parameters函数

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(256,64),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(64,10))defforward
小白827·2020-07-14 17:26

pytorch实现神经网络常见model（LeNet，GoogLeNet，AlexNet，VggNet）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)self.fc2
朴素.无恙·2020-07-13 19:31

Pytorch模型定义报错：TypeError: new() received an invalid combination of arguments-got(float, int)

receivedaninvalidcombinationofarguments-got(float,int),butexpectedoneof:问题分析首先，我的错误复现：>>>importtorch.nnasnn>>>fc1=nn.Linear
zhangboshen·2020-07-12 19:35

Linear regression

,原理十分简单,不再介绍.本文采用PyTorch进行实现,除了线性模块和归一化为自己实现,其余部分均为PyTorch已经封装好的,值得注意的是,实际上PyTorch已经对线性回归进行了封装,调用方式为nn.Linear
weixin_44132485·2020-07-12 13:48

pytorch实现attention机制，并可视化

__init__()self.hidden_dim=hidden_dimself.projection=nn.Sequential(nn.Linear(hidden_d
uhauha2929·2020-07-12 04:38

ValueError:optimizer got an empty parameter list，参数空传

ValueError:optimizergotanemptyparameterlist这个问题有特别多种，这里只介绍我察觉到的错误本身我的全连接是固定参数，并没有出错，即：self.fc1=nn.Linear
eminen_·2020-07-11 18:17

pytorch两个层叠网络如何联合训练，梯度传播是否会有问题（比如在后面一个网络断开了）

x=torch.rand(2,3)net1=nn.Linear(3,3)net2=nn.Lin
qq_27292549·2020-07-07 20:24

Pytorch——基于DataParallel单机多GPU并行之batch normalization

__init__()self.l=nn.Linear(2,1,bias=False)self.b=nn.BatchNorm1d(1)self.l.wei
Ghy817920·2020-07-06 21:12

对pytorch中nn.Linear()的理解

本文主要讲述最简单的线性回归函数，个人理解定义一个nn.Linear就相当于定义下面的函数：讲解上述公式在pytorch的实现,主要包括nn.Linear的源码解读和实例展示。
Tiám青年·2020-07-06 09:52

PyTorch的nn.Linear（）详解

  PyTorch的nn.Linear（）是用于设置网络中的全连接层的，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量，一般形状为[batch_size,size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。
风雪夜归人o·2020-07-05 09:22

pytorch nn.Linear的理解

Linear层的理解单个sample的Linear数学表达式pytorchnn.Linear单个sample的Linear数学表达式上图是前向传播的一个简单示例图。首先说明下该图中各个数学符号的含义：XXX：单个sample的向量表达；xix_ixi：输入sample向量的第iii维；W(l)W^{(l)}W(l)：Layerl−1Layer_{l-1}Layerl−1到LayerlLayer_{
xmu_rq·2020-07-05 05:20

Pytorch - nn.Linear

Ctrl并点击函数，可以看到nn.Linear源码：classLinear(Module):def__init__(self,in_features,out_features,bias=True):super
让我安静会·2020-07-05 04:10

PyTorch中nn.Linear()理解

PyTorch中nn.Linear()理解计算公式$y=xA^{T}+b$这里A为weight，b为bias。代码部分初始化部分代码classLinear(Module):...
StriveZs·2020-07-05 02:58

pytorch-3.Tutorials-Learning Pytorch-Deep Learning with PyTorch:WHAT IS TORCH.NN REALLY?

不用torch.nn)3.Usingtorch.nn.functional4.Refactorusingnn.Module用nn.Module重构代码5.Refactorusingnn.Linear用nn.Linear
xianglingliwei·2020-07-04 06:12

PyTorch中nn.Linear浅析

查看源码Linear的初始化部分：classLinear(Module):...__constants__=['bias']def__init__(self,in_features,out_features,bias=True):super(Linear,self).__init__()self.in_features=in_featuresself.out_features=out_featur
Steven·简谈·2020-07-04 03:52

深度学习-丢弃法（模型调参问题）

drop_prob1=0.2，drop_prob2=0.5两个丢弃概率超参数对调前#定义神经网络模型，将各个层声明清楚net=nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(),nn.Linear
丹妍·2020-06-30 12:31

pytorch中的参数初始化方法总结

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.
ys1305·2020-06-30 09:45

《动手学深度学习PyTorch版》1

线性回归向量运算时，矢量直接运算比循环算法效率高pytorch构建神经网络代码：方法1：class方法#waystoinitamultilayernetwork#methodonenet=nn.Sequential(nn.Linear
浮汐·2020-06-29 23:58

x = x.view(x.size(0), -1) 的理解

分类器是一个简单的nn.Linear()结构，输入输出都是维度为一的值，x=x.view(x.size(0),-1)这句话的出现就是为了将前面多维度的tensor
whut_ldz·2020-06-29 18:12

Pytorch（3）：Layers

卷积层nn.Conv2d卷积nn.ConvTranspose转置卷积PoolingLayer池化层nn.MaxPool2dnn.AvgPool2dnn.MaxUnpool2dLinearLayer线性层nn.Linear
一剑何风情·2020-06-28 20:23
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