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,...
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 = ...
二、实现一个常用类Flatten类 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维度,后面的维度...
就如同warning 中所说model参数放在gpu上的时候不保证放置的memory位置一定是连续的,所以会增加memory的使用,解决方法添加 flatten_parameters() 使用方法如下 class Model(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(Model, self).__init__() self.rnn = nn.RNN(input_size, output_...
torch.manual_seed(0)lr = 0.003# model = models.resnet50()# model=model.to(device)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....
fine pytorch tune实例 pytorch flatten函数 一、继承nn.Module类并自定义层 我们要利用pytorch提供的很多便利的方法,则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。 首先,简单实现一个Mylinear类: from torch import nn # Mylinear继承Module class Mylinear(nn.Module):...
flatten(x, 1) # Move tensor to next device if necessary next_device = next(self.fc1.parameters()).device x = x.to(next_device) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) output = F.log_softmax(x, dim=1) return output 0x03 辅助函数 接下来...
named_parameters(): print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]} \n") 复制代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Model structure: NeuralNetwork( (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (linear_relu_stack): Sequential( (0): Linear(...
# Flatten层用来将输入“压平”,即把多维的输入一维化,常用在从卷积层到全连接层的过渡。 x = x.view(x.size(0), -1) # -1是自动计算,为C*H*W x = self.fc(x) # x应用全连接网络 return x model = Net() #将模型迁移到GPU上 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...
img = imread(filepath, flatten=True) pylab.imshow(img, cmap='gray') pylab.axis('off') pylab.show() 3. 为了便于数据操作,我们将所有图片存储为numpy数组。 # load images to create train and test set temp = [] for img_name in train.file...