Flatten就是将2D的特征图压扁为1D的特征向量,用于全连接层的输入。 #Flatten继承ModuleclassFlatten(nn.Module):#构造函数,没有什么要做的def__init__(self):#调用父类构造函数super(Flatten, self).__init__()#实现forward函数defforward(self, input):#保存batch
importtorchfrom torchimportnnimporttorch.nn.functional as FclassModel_Seq(nn.Module):"""通过继承基类nn.Module来构建模型"""def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(Model_Seq,self).__init__()self.flatten=nn.Flatten()self.linea...
flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) → Tensor # Parameters:input (Tensor) – 输入为Tensor #start_dim (int) – 展平的开始维度 #end_dim (int) – 展平的最后维度 #example #一个3x2x2的三维张量 >>> t = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9,...
FlattenLayer(), nn.Linear(num_inputs, num_hiddens1), nn.ReLU(), nn.Dropout(drop_prob1), nn.Linear(num_hiddens1, num_hiddens2), nn.ReLU(), nn.Dropout(drop_prob2), nn.Linear(num_hiddens2, 10) ) for param in net.parameters(): nn.init.normal_(param, mean=0, std=0.01) ...
lstm.flatten_parameters() outputs, (hidden, cell) = self.lstm(x) predictions = self.fc(hidden[-1]) return predictions # 超参数 input_size = 10 # 特征数量 hidden_size = 50 # LSTM隐藏层大小 num_layers = 2 # LSTM层数 output_size = 3 # 输出大小,对应3种资产的权重 sequence_length = ...
(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size):super(LSTMModel,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x):self.lstm.flatten_parameters()outputs,(hidden,cell)=self.lstm(x)...
torch.manual_seed(0)#Learning rate.lr = 0.003#Defining the VGG16 sequential model.vgg16=models.vgg16()vgg_layers_list=list(vgg16.children())[:-1]vgg_layers_list.append(nn.Flatten())vgg_layers_list.append(nn.Linear(25088,4096))vgg_layers_list.append(nn.ReLU())vgg_layers_list.append(...
那么怎样进行参数展平,只需要在lstm cell前加lstm.flatten_parameters(),如下图所示 这个问题好像有时候出现,有时候不出现。。。且仅使用多块GPU时出现(如果只使用一块GPU,还没有出现过) 4. 多块GPU与DataLoder pytroch中有DataLoader,可以将数据划分成多个batch,DataLodaer有一个参数num_workers,这是pytroch加快...
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=config["lr"], momentum=0.9) 我们还将训练数据分成训练集和验证集。因此,我们在 80%的数据上进行训练,并在剩余的 20%上计算验证损失。我们可以配置通过训练和测试集的批处理大小。 使用DataParallel 添加(多)GPU 支持 ...
损失函数,又叫目标函数,用于计算真实值和预测值之间差异的函数,和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。本篇文章主要对 pytorch 中的 损失函数和优化器进行讲解。 回到顶部 1. 损失函数 损失函数简介 神经网络进行前向传播阶段,依次调用每个Layer的Forward函数,得到逐层的输出,最后一层与目标数值比较得到损失函数...