11.全连接卷积神经网络 FCN

我想知道是否有办法用我自己的值初始化 pytorch 卷积过滤器 例如 我有一个元组 0 8423 0 3778 3 1070 2 6518 我想用这些值初始化 2X2 过滤器 我该怎么做 我查找了一些答案 但他们大多使用火炬正态分布和其他

我正在尝试使用地面真实深度图 姿势信息和相机矩阵将帧从视图 1 扭曲到视图 2 我已经能够删除大部分 for 循环并将其矢量化 除了一个 for 循环 扭曲时 由于遮挡 视图 1 中的多个像素可能会映射到视图 2 中的单个位置 在这种情况下

我该如何使用torch stack将两个张量与形状堆叠a shape 2 3 4 and b shape 2 3 没有就地操作 堆叠需要相同数量的维度 一种方法是松开并堆叠 例如 a size 2 3 4 b size 2 3 b torc

一般来说 一个nn Module可以由子类继承 如下所示 def init weights m if type m nn Linear torch nn init xavier uniform m weight class LinearRe

我正在尝试为重整变压器实现一个分类头 分类头工作正常 但是当我尝试更改配置参数之一 config axis pos shape 即模型的序列长度参数时 它会抛出错误 Reformer embeddings position embeddin

我在 Pytorch 中针对 224x224 大小的图像和 4 个类别训练了这个网络 class CustomConvNet nn Module def init self num classes super CustomConvNet s

您好 我正在致力于使用新的 SpaCy 模型实现多分类模型 5 类 en pytt bertbaseuncased lg 新管道的代码在这里 nlp spacy load en pytt bertbaseuncased lg textcat

我刚刚开始 PyTorch 教程使用 PyTorch 进行深度学习 60 分钟闪电战我应该补充一点 我之前没有编写过任何 python 但其他语言 如 Java 现在 我的代码看起来像 import torch import torchvi

这是我第一次使用 GAN 我面临着判别器多次优于生成器的问题 我正在尝试重现PA模型来自本文 http openaccess thecvf com content ICCV 2017 papers Sajjadi EnhanceNet Si

我不明白如何标准化Pytorch works 我想将平均值设置为0和标准差1跨越张量中的所有列x形状的 2 2 3 一个简单的例子 gt gt gt x torch tensor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 gt

我正在尝试在 PyTorch 中本地实现宏 F1 分数 F measure 而不是使用已经广泛使用的sklearn metrics f1 score https scikit learn org stable modules generat

我有时间序列序列 我需要通过将零填充到矩阵中并在 keras 中使用 keras layers Masking 来将序列的长度固定为一个数字 我可以忽略这些填充的零以进行进一步的计算 我想知道它怎么可能在 Pytorch 中完成 要么我需要

目前 我正在使用 CNN 其中附加了一个完全连接的层 并且我正在使用尺寸为 32x32 的 3 通道图像 我想知道是否有一个一致的公式可以用来计算第一个线性层的输入尺寸和最后一个卷积 最大池层的输入 我希望能够计算第一个线性层的尺寸 仅给出

Keras 和 PyTorch 使用不同的参数进行填充 Keras 需要输入字符串 而 PyTorch 使用数字 有什么区别 如何将一个转换为另一个 哪些代码在任一框架中获得相同的结果 PyTorch 还采用参数 in channels o

我正在尝试 pytorch 的例子https pytorch org tutorials beginner blitz cifar10 tutorial html https pytorch org tutorials beginner b

我编写了一个脚本 在每次迭代后将我的模型和训练示例上传到 Google Drive 以防发生崩溃或任何阻止笔记本运行的情况 如下所示 drive path drive My Drive Colab Notebooks models if p

我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流 所以我有点被火炬困住了 但是 您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误 我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p

我见过另一个 StackOverflow 线程讨论计算欧几里德范数的各种实现 但我很难理解特定实现的原因 如何工作 该代码可以在 MMD 指标的实现中找到 https github com josipd torch two sample b

将 pytorch 的 autograd 与 joblib 混合似乎存在问题 我需要并行获取大量样本的梯度 Joblib 与 pytorch 的其他方面配合良好 但是 与 autograd 混合时会出现错误 我做了一个非常小的例子 显示串行

我试图将现有的经过训练的 PyTorch 模型移植到 Keras 中 在移植过程中 我陷入了LSTM层 LSTM 网络的 Keras 实现似乎具有三种状态类型的状态矩阵 而 Pytorch 实现则具有四种状态矩阵 例如 对于hidden l