在PyTorch 中,可以使用 nn.MaxPool2d 和 nn.AvgPool2d 来实现。 一维池化层(1D Pooling Layer): 用于处理序列数据,如时间序列信号。 在PyTorch 中,可以使用 nn.MaxPool1d 和 nn.AvgPool1d 来实现。 三维池化层(3D Pooling Layer): 用于处理视频数据或三维体积数据。 在PyTorch 中,可以使用 nn.MaxPool3d 和...
# 定义优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), LR) def train(): model.train() for i, data in enumerate(train_loader): # 获得数据和对应的标签 inputs, labels = data # 获得模型预测结果,(64,10) out = model(inputs) # 交叉熵代价函数out(batch,C),labels(batch) loss = entropy...
2.2. 网络搭建 (model.py) 首先导入相关库 from torch import nn 根据架构图,创建LeNet类:(为了保持非线性性,一般在conv2d或者pool后面加个非线性激活) class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.Conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5...
Python环境及安装相应依赖包 python 3.7以上 pytorch 1.1 以上 tqdm sklearn tensorboardX TextCNN 模型说明 分析:卷积操作相当于提取了句中的2-gram,3-gram,4-gram信息,多个卷积是为了提取多种特征,最大池化将提取到最重要的信息保留。 原理图如下:
import d2lzh_pytorch as d2l # 输入维度num_inputs # 训练集的数量 # 测试集的数量 n_train,n_test,num_inputs=20,100,200 # 初始化w和偏移b true_w,true_b=torch.ones(num_inputs,1)*0.01,0.05 #看下features的矩阵维度[n_train+n_test,num_inputs] ...
注意:此时,将没有训练参数的层没有放在构造函数里面了,所以这些层就不会出现在model里面,但是运行关系是在forward里面通过nn.functional的方法实现的(nn.Xxx和nn.functional.xxx的区别详见PyTorch 中,nn 与 nn.functional 有什么区别? - 知乎)。总结:所有放在构造函数__init__里面的层的都是这个模型的“固有属性...
好的,下面是一个简单的CNN的PyTorch实现: python Copy code import torch import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(SimpleCNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2), ...
python run.py --model TextRCNN 训练过程如下: 训练及测试结果如下:使用CPU版本pytorch,耗时10分23秒,准确率90.83% 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加:datanlp 阅读过本文的人还看了以下文章: 整理开源的中文大语言模型,以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主 ...
Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch (一) Pytorch简述 Pytorch是一个较新的深度学习框架,是一个Python优先的深度学习框架,能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。 对于没有学习过pytorch的初学者,可以先看一下官网发行的60分钟入门pytorch,参考地址...