6.3.4 torch.chunk vs torch.split vs torch.tensor_split 6.4 组合/拼接(非常重要) 6.4.1 torch.cat:在已有的维度上进行拼接。 6.4.2 torch.stack:在现有的维度上进行stack,会增加一个维度。 6.5 维度升维(非常重要) 6.5.1 torch.reshape vs torch.view 6.5.2 torch.unsqueeze:添加维度 6.5.3 数组新增一...
init()是类的构造函数。在这里,我们必须定义构成我们网络的层。forward()是我们定义网络结构以及各层连接方式的地方。这个函数接受一个输入,代表模型将被训练的特征。我将向你展示如何构建可用于分类问题的简单卷积神经网络并在 MNIST 数据集上训练它。 首先,我们必须导入torch和我们需要的所有模块。可以创建我们的模型...
AI代码解释 classLogistic_Reg_model(torch.nn.Module):def__init__(self,no_input_features):super(Logistic_Reg_model,self).__init__()self.layer1=torch.nn.Linear(no_input_features,20)self.layer2=torch.nn.Linear(20,1)defforward(self,x):y_predicted=self.layer1(x)y_predicted=torch.sigmoid(...
我们不能简单地将self.block4的输出馈送到全连接层,因为该输出是每个样本的 64 通道的 2×3×3 图像,而全连接层期望一个 1D 向量作为输入(技术上说,它们期望一个批量的1D 向量,这是一个 2D 数组,但无论如何不匹配)。让我们看一下forward方法。 代码清单 11.8 model.py:50,LunaModel.forward def forward(...
def forward(self, x): x = x.float() # conv1->pool1->输出 x = self.stage1(x) # conv2->pool2->输出 x = self.stage2(x) # conv3->pool3->输出, 经过上采样后, 需要用pool3暂存 x = self.stage3(x) pool3 = x # conv4->pool4->输出, 经过上采样后, 需要用pool4暂存 ...
def forward(self, x): x = self.proj(x) _, _, H, W = x.shape x = x.flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) return x, H, W 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 2.Self-Attention模块 ...
def forward(self, x):"""x_proj.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])x_conv_act.shape = torch.Size([batch_size, seq_len, 2*d_model])"""# Refer...
(self,split_gpus=False):super().__init__()self.module1=...self.module2=...self.split_gpus=split_gpusifsplit_gpus:#consideringonlytwogpusself.module1.cuda(0)self.module2.cuda(1)defforward(self,x):ifself.split_gpus:x=x.cuda(0)x=self.module1(x)ifself.split_gpus:x=x.cuda(1)x=...
return x.view(*new_shape) def forward(self, x): x = self.c_attn(x) #new `x` shape - `[1,3,2304]` q, k, v = x.split(self.d_model, dim=2) q, k, v = self.split_heads(q), self.split_heads(k), self.split_heads(v) out = self._attn(q, ...
(l1, l2)self.fc3 = nn.Linear(l2, 10)def forward(self, x):x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))x = torch.flatten(x, 1) # flatten all dimensions except batchx = F.relu(self.fc1(x))x = F.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)...