nn.Linear

pytorch中的Linear Layer（线性层）

LINEARLAYERSLinearExamples:>>>m=nn.Linear(20,30)>>>input=torch.randn(128,20)>>>output=m(input)>>>print
weixin_30532973·2020-06-27 21:20

Python——pytorch进行文本分类

二.构造一个分类器model=nn.Sequential(nn.Linear(7139,10
WW93570736·2020-06-27 15:47

Pytorch并行计算：nn.parallel.replicate, scatter, gather, parallel_apply

__init__()self.block1=nn.Linear(10,20)defforward(self,x):x=self.block1(x)returnxdefdata_parallel(modu
aiwanghuan5017·2020-06-22 13:59

深度之眼pytorch打卡（四）| 台大李宏毅机器学习 2020作业（一）：线性回归，实现多因素作用下的PM2.5预测（Pytorch版手写+nn.Linear()）

前言  这里主要是用Pytorch重新写一下李宏毅机器学习的作业一，那里主要是用pandas和numpy来实现的数据操作，这里将用Pytorch工具来写线性回归，实现多因素作用下的PM2.5预测。本笔记主要是为了熟悉一下Pytorch张量与张量的创建与Pytorch张量操作，两篇笔记中涉及的张量创建函数与张量操作函数的使用。  原理分析见：台大李宏毅机器学习2020学习笔记（二）：回归与过拟合  
意疏·2020-04-14 19:00

使用 bi-LSTM 对文本进行特征提取

__init__()self.linear=nn.Linear(in_f
蓝天白云bubble·2020-04-02 11:40

PyTorch入门,帮你构建自己的神经网络模型

所以当前学pytorch最合适，等待tensorflow2的生态完善，Tensorflow1和2完全不兼容Pytorch生态也比较完善功能：GPU加速自动求导：autugrad,grad函数神经网络：全连接层nn.linear
龙海L·2020-03-07 16:16

torch.nn.Module和torch.nn.functional的区别

下面以nn.Linear和nn.functional.linear来学习两者的区别：nn.Linear：classLine
Stoneplay26·2020-02-11 21:18

关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(30,40),nn.ReLU(),nn.Linear(40,6
geter_CS·2020-01-14 15:42

pytorch如何冻结某层参数的实现

__init__()self.linear1=nn.Linear(20,50)self.linear2=nn.Linear(50,20)self.linear3=nn.
Pr4da·2020-01-10 11:01

关于Pytorch的MLP模块实现方式

具体实现为将原先线性分类模块：self.classifier=nn.Linear(config.hidden_size,num_labels)替换为：self.classifier=MLP(config.hidden_size
黄鑫huangxin·2020-01-07 17:20

从头学pytorch(十):模型参数访问/初始化/共享

.parameters().named_parameters()importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear
core!·2020-01-02 17:00

pytorch 实现打印模型的参数值

对于简单的网络例如全连接层Linear可以使用以下方法打印linear层：fc=nn.Linear(3,5)params=list(fc.named_parameters())print(params.
布丁的自我修养·2019-12-30 09:33

pytorch 打印模型的参数值

pytorch打印模型的参数值对于简单的网络例如全连接层Linear可以使用以下方法打印linear层：fc=nn.Linear(3,5)params=list(fc.named_parameters(
布丁的自我修养·2019-10-20 10:53

Pytorch 笔记

笔记不定时更新Pytorch常用包#torch.tensor(),torch.device(),torch.max()importtorch#nn.Module,nn.Conv2d,nn.ReLU(),nn.Linear
云无月·2019-09-27 12:39

pytorch——nn.Linear()

nn.Linear()就是全连接层。
qq_23262411·2019-08-31 18:03

pytorch中一些常用知识点

vsModule.modules()区别简单的说就是children()输出模块的第一层子节点，modules是深度遍历输出所有的子节点importtorch.nnasnnm=nn.Sequential(nn.Linear
breeze_blows·2019-08-22 14:16

pytorch-API实现线性回归

__init__()self.lr=nn.Linear(1,1)defforward(self,x):returnself.lr(x)#准备数据x=torch.rand([
高颜值的杀生丸·2019-08-19 21:00

浅析PyTorch中nn.Linear的使用

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·2019-08-18 15:46

pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法

这个卷积的Sequential本人就不再��嗦了，现在看nn.Linear
嘿芝麻·2019-08-18 10:47

pytorch 固定部分参数训练的方法

model.parameters()),lr=1e-3)另外，如果是Variable，则可以初始化时指定j=Variable(torch.randn(5,5),requires_grad=True)但是如果是m=nn.Linear
guotong1988·2019-08-17 15:08

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
青盏·2019-08-17 09:21

pytorch中nn.linear

原文链接：https://blog.csdn.net/haoshan4783/article/details/88803737一般定义一个linear层的时候，写法为nn.linear(in_features
PMPWDF·2019-08-01 19:21

pytorch中nn.linear

原文链接：https://blog.csdn.net/haoshan4783/article/details/88803737一般定义一个linear层的时候，写法为nn.linear(in_features
PMPWDF·2019-08-01 19:21

pytorch模型的数据初始化代码

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefinitialize_weights(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Linear
小然_ran·2019-07-15 17:42

pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置

这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了，现在看nn.Linear(
c2a2o2·2019-06-27 16:59

pytorch之 nn.Modlue及nn.Linear 源码理解

本文转自：https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170先看一个列子：importtorchfromtorchimportnnm=nn.Linear
w_bird·2019-06-21 16:18

输出各层神经网络权重与偏置

__init__()self.layer1=nn.Linear(in_dim,n_hidden_1)se
小然_ran·2019-05-29 17:09

pytorch SENet实现代码

__init__()//返回1X1大小的特征图，通道数不变self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(ch
小伟db·2019-05-12 17:29

torch.nn.MSELoss()及torch.optim.SGD的理解

importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(10,3)y=torch.randn(10,2)#Buildafullyconnectedlayer.linear=nn.Linear
huxuedan01·2019-03-09 20:14

基于Pytorch的MLP模块实现

具体实现为将原先线性分类模块：self.classifier=nn.Linear(config.hidden_size,num_labels)替换为：self.classifier=MLP(config.hidden_size
黄鑫huangxin·2019-03-04 12:06

记录Pytorch中遇到的问题

那就随手做一个整理吧~1.在feature层到classifier层中，若出现如下错误：则需要改变FC层的入口参数，如此图中可以改为：x=x.view(out.size(0),-1)self.linear=nn.Linear
追风的Zoom·2019-03-01 15:35

PyTorch使用笔记

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(7
许孝发·2019-02-01 18:51

net.apply(init_weights)

importtorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpdefinit_weights(m):print('m',m)iftype(m)==nn.Linear:m.weight.data.fill
_Gus_·2019-01-26 18:56

pytorch系列： nn.Modlue及nn.Linear 源码理解

先看一个列子：importtorchfromtorchimportnnm=nn.Linear(20,30)input=torch.randn(128,20)output=m(input)output.size
_我走路带风·2019-01-23 13:59

pytorch中学习率的改变

__init__()self.input=2self.output=1self.linear=nn.Linear(self.input,sel
geter_CS·2019-01-05 16:30

torch学习

对于自动求导的理解：https://blog.csdn.net/qjk19940101/article/details/79557204对nn.Linear的理解:https://blog.csdn.net
FK103·2018-12-11 21:03

PyTorch学习：参数初始化

Sequential模型的参数初始化importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn#定义一个Sequential模型net1=nn.Sequential(nn.Linear
有点方·2018-11-13 17:57

pytorch系列 ---5以 linear_regression为例讲解神经网络实现基本步骤以及解读nn.Linear函数

本文主要讲述最简单的线性回归函数：y=wx+by=wx+by=wx+b在pytorch的实现，主要包括神经网络实现的基本步骤和nn.Linear的源码解读。
墨氲·2018-11-09 09:43

深度学习之PyTorch---- Logistic回归（二分类问题）

__init__()self.lr=nn.Linear(2,1)self.sm=nn.Sigmoid()defforward(self,x):x=self.lr(x)x=self.sm(x)retur
cv阿文·2018-10-30 19:57

pytorch中Linear类中weight的形状问题源码探讨

importtorchfromtorchimportnnm=nn.Linear(20,30)input=torch.randn(128,20)output=m(input)print(output.size
墨氲·2018-10-30 10:54

pytorch系列 ----暂时就叫5的番外吧： nn.Modlue及nn.Linear 源码理解

先看一个列子：importtorchfromtorchimportnnm=nn.Linear(20,30)input=torch.randn(128,20)output=m(input)output.size
墨氲·2018-10-09 09:04

pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置

这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了，现在看nn.Linear(
嘿芝麻·2018-09-25 14:59

pytorch 深度学习入门代码 （四）多层全连接神经网络实现 MNIST 手写数字分类

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.Batch
早起的虫儿@04637·2018-07-31 20:01

【深度学习】关于pytorch中使用pretrained的模型，对模型进行调整

函数模型引用及修改（增减网络层，修改某层参数等）(继)pytorch中的pretrain模型网络结构修改一是加载完模型后直接修改，（对于resnet比较适用，对于vgg就不能用了）比如：model.fc=nn.Linear
immoshi·2018-05-10 20:52

pytorch 获取层权重，对特定层注入hook， 提取中间层输出

iteritems():print("Layer{}".format(k))print(v)#获取模型权重forlayerinmodel_2.modules():ifisinstance(layer,nn.Linear
青盏·2018-05-06 20:14

pytorch中全连接神经网络搭建两种模式

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(30,40),nn.ReLU(),nn.Linear(40,6
geter_CS·2018-04-20 11:12

pytorch 固定部分参数训练

model.parameters()),lr=1e-3)另外，如果是Variable，则可以初始化时指定j=Variable(torch.randn(5,5),requires_grad=True)但是如果是m=nn.Linear
guotong1988·2018-03-29 11:17

pytorch下分类神经网络的迁移学习transfer learning

finetunemodel_ft=models.resnet18(pretrained=True)num_ftrs=model_ft.fc.in_features#最后fc层的输入model_ft.fc=nn.Linear
lxx516·2018-01-10 09:22

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
lxx516·2018-01-09 20:10

【深度学习】torch使用nngraph构建网络并训练

torch使用nngraph构建网络并训练model=nn.Sequential()model:add(nn.Linear(3,5))prl=nn.ConcatTable()prl:add(nn.Linear
Sun7_She·2017-09-19 10:54
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