具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

之前我们使用nn.Sequential()都是直接写死的,就如下所示: # Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(,,), nn.ReLU(), nn.Conv2d(,,), nn.ReLU() ) # Example of using Sequential with OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ (,,)), ('relu1', nn.ReLU(

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels

参考:官方文档    源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in. 翻译:一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU

pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小 embedding_dim (int) - 每个嵌入向量的大小 padding_idx (int, optiona

参考:官方文档    源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in. 一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素

Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度,shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量,如下代码定义了一个两行三列的张量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print(f.shape) 输出结果: 2 torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 3]) dim=0的标量 维度为0的Tensor为标量,标量一般用在Loss这种地方.如下代码定义了一个标量: import to

按下图顺序搭建以及执行

本文内容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各种初始化函数3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)服从~N(mean,std) N

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 输出数据格式:output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions)hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_si

**本小节用到的数据下载 1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST2065')

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

计算图和autograd是十分强大的工具,可以定义复杂的操作并自动求导:然而对于大规模的网络,autograd太过于底层. 在构建神经网络时,我们经常考虑将计算安排成层,其中一些具有可学习的参数,它们将在学习过程中进行优化. TensorFlow里,有类似Keras,TensorFlow-Slim和TFLearn这种封装了底层计算图的高度抽象的接口,这使得构建网络十分方便. 在PyTorch中,包nn完成了同样的功能.nn包中定义一组大致等价于层的模块.一个模块接受输入的tesnor,计算输出的

我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈),我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的,难听点就是嚼碎了喂我们.这样也行啊(有点恶心哈),但是有些东西即使嚼碎了我们也弄不明白,毕竟有一些知识是很难的(嚼碎后的知识我们都难以理解) 我知道了这些,也在尽力写博客时写的容易理解,但是自身实力有限,还做不到写博客写的既有条理又容易理解,请谅

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py 张量的操作 拼接 torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0, out=None) 功能:将张量按照 dim 维度进行拼接 tensors: 张量序列 dim: 要拼接的维度 代码示例: t = torch.ones((2, 3)) t_0 = torch.cat([t, t], d

作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的,即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积,nn.Dropout 和nn.functional.dropout都是进行dropout,.....: 运行效率

method 1 import torch from torch.autograd import Variable N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = Variable(torch.randn(N, D_in)) y = Variable(torch.randn(N, D_out), requires_grad=False) # define our model as a sequence of layers model = torch.nn.Se