pytorch sequential取元素

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最新推荐文章于 2024-04-11 23:15:58 发布
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net.features[0].weight.data
基于pytorch中的Sequential用法说明
09-16
主要介绍了基于pytorch中的Sequential用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
PyTorch之Sequential
weixin_30668887的博客
04-30 493
classNet中首先通过super函数继承torch.nn.Module模块的构造方法，再通过添加属性的方式搭建神经网络各层的结构信息，在forward方法中完善神经网络各层之间的连接信息，然后再通过定义Net类对象的方式完成对神经网络结构的构建。 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- import torch impor...
参数化取值策略Sequential
Allen_Gong2016的博客
05-11 361
1.Sequential+Each iteration（顺序方式+每次迭代更新取值），设置Run—Logic中action循环迭代11次，并运行以上脚本，结果如下： 2.Sequential+Each occurrence（顺序方式+每次取值更新），设置Run—Logic中action循环迭代11次，并运行以上脚本，结果如下： 3.Sequential+...
十大排序、七大查找算法python实现——顺序查找（sequential_search）
qq_36614831的博客
06-22 479
十大排序、七大查找算法python实现——顺序查找（sequential_search） 原理参考链接：https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4715035.html 顺序查找的基本原理是，从无序数组中的第一个元素开始，通过将给定关键字与数组中的元素进行一一对比，从而找出指定元素。一般而言，顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表。 　　基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始，顺序扫描，依次将扫描到的结点关..
pytorch获取模型某一层参数名及参数值
Huiyu Blog
06-17 3万+
Motivation： I wanna modify the value of some param; I wanna check the value of some param. The needed function: state_dict() #generator type model.modules()#generator type named_parameters()#OrderD...
pytorch中nn.Sequential详解
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-19 1万+
nn.Sequential是一个序列容器，用于搭建神经网络的模块被按照被传入构造器的顺序添加到容器中。除此之外，一个包含神经网络模块的OrderedDict也可以被传入nn.Sequential()容器中。利用nn.Sequential()搭建好模型架构，模型前向传播时调用forward()方法，模型接收的输入首先被传入nn.Sequential()包含的第一个网络模块中。然后，第一个网络模块的输出传入第二个网络模块作为输入，按照顺序依次计算并传播，直到nn.Sequential()里的最后一个模块输出结果
一、pytorch搭建实战以及sequential的使用
weixin_44987829的博客
02-16 609
pytorch
5-pytorch-torch.nn.Sequential()快速搭建神经网络
最新发布
smalltorch的博客
04-11 768
本文内容还是基于4-pytorch前馈网络简单（分类）问题搭建这篇的相同例子，只是为了介绍另一种更加快速搭建网络的方法，看个人喜好用哪一种。这里的这种搭建方法是使用**torch.nn.Sequential()**快速搭建，不用我们在继承重写net类了。选择那种方法搭建，看个人喜好，效果完全一样。
pytorch nn.Sequential()动态添加方法
weixin_30905133的博客
08-01 3687
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(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU(...
pytorch获取nn.Sequential的中间层输出
景唯acr
04-30 1万+
对于nn.Sequential结构，要想获取中间网络层输出，可以使用循环遍历的方式得到。 示例 import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 9, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(9), n...
pytorch在fintune时将sequential中的层输出，以vgg为例
pytorch在不同的层设置不同的学习率
04-15 5290
pytorch将sequential中的层输出，以vgg为例 有时候我们在fintune时发现pytorch把许多层都集合在一个sequential里，但是我们希望能把中间层的结果引出来做下一步操作，于是我自己琢磨了一个方法，以vgg为例，有点僵硬哈！ 首先pytorch自带的vgg16模型的网络结构如下： VGG( (features): Sequential( (0): ...
pytorch怎么设置模型参数初始值_pytorch中模型参数的访问、初始化和共享
weixin_39890543的博客
11-19 923
一、访问模型参数：import torch from torch import nn from torch.nn import init net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 3), nn.ReLU(), nn.Linear(3, 1)) # pytorch已进行默认初始化上一节说了，Sequential类继承自Module类，对于Sequential实例中含模型参数...
pytorch中Sequential()的三种构造方法
优快云 精品推荐
11-12 1158
对于图像分类任务中，一般神经网络的框架都是卷积、激活、池化，然后不断堆叠，最终嘉善输出层，并不会有较为复杂的连接结构，都是每一层的输出为下一层的输入。对于简单的前馈神经网络，为了在forward中避免重复的运算操作，可以使用pytorch中内置的Sequential()这个特殊的module，我们可以将重复操作放在Sequential()中，然后模型就会自动识别内部的子module，然后就会按照顺序一层一层进行传播。
pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型
热门推荐
MIss-Y的博客
05-26 15万+
前言：类似于keras中的序贯模型，当一个模型较简单的时候，我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。这个模型也是继承自Module类的，关于这个类，后面的文章会详细介绍。 一、关于Sequential类的简介 先来看一下它的定义吧，在之前，我们首先需要明确一个特别重要的观念，那就是——torch的核心是Module类， Module类在下面这个模...
python深度学习基于pytorch——随机抽取元素
weixin_42259833的博客
05-07 2219
先上代码： #coco #随机抽取元素，输出为数组 import numpy as np from numpy import random as nr np.random.seed(2022) a = np.arange(1, 25, dtype=float) print('a',a) #[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24.] # print("随
PyTorch学习笔记（六）——Sequential类、参数管理与GPU
⚡
05-10 5085
目录一、torch.nn.Sequential 一、torch.nn.Sequential Sequential 本质是一个模块（即 Module），根据Pytorch中的约定，模块中可以继续添加模块。这意味着我们可以在 Sequential 中添加其它的模块（当然也可以添加其他的 Sequential）。添加完成后，Sequential 会将这些模块组成一个流水线，输入将依次通过这些模块得到一个输出，如下图所示： ...
利用pytorch中的gather函数取出矩阵中的元素
耳东鹿其
04-27 1万+
最近想用pytorch搭一个机器翻译模型，过程中涉及到从矩阵中取出某些指定元素组成新矩阵的步骤，然后在pytorch官网上找到对应功能的函数为 torch.gather 。pytorch官网上介绍这个函数时就寥寥几句话：###########################################Gathers values along an axis specified by dim.F...
pytorch中一些常用方法的总结
凌墨的博客
09-16 5万+
主要介绍一些pytorch框架常用的方法，这里torch环境实在torch0.3.1情况，请对号入座。。。 1、首先介绍我们学习pytorch的官方教程地址：http://pytorch.org/docs/master/index.html；还有一个中文文档:点击打开链接，0.4版本的官方文档：点击打开链接 2、我个人也是 pytorch 的初学者，我以一个初学者的身份来简单介绍torch的使...
pytorch中获取指定位置元素
刘伟的博客
10-31 1万+
  这段代码的应用场景是：某个batch的sentence，有的经过了padding操作，如果获取每句话中实际的最后一个单词。 A = torch.Tensor([[[2, 3, 1], [1, 4, 0], [1, 0, 0]], [[2, 2, 0], [2, 0, 0], [3, 1, 4]]]) print(A.size()) B = torch.Tensor([[3, 2, 1], [...
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