#query和key相同的时候 q, k, v = linear(q, w, b).chunk(3, dim=-1) torch.nn.functional.linear函数接收3个参数:input、weight、bias。它们的shape为: Input: (N, *, in_features),N是batch size, * 代表了额外维度的大小。在这个上下文中,具体的shape为(L, N, E); Weight: (out_features, ...
def forward(self, dec_inputs, enc_outputs, self_attn_mask=None, context_attn_mask=None): # self attention, all inputs are decoder inputs dec_output, self_attention = self.attention( dec_inputs, dec_inputs, dec_inputs, self_attn_mask) # context attention # query is decoder's outputs...
也就是不通过模型(图)运行训练,而是使用checkpoint_sequential函数进行训练,该函数有三个输入:modules, segments, input。modules是神经网络层的列表,按它们执行的顺序排列。segments是在序列中创建的段的个数,使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。input是模型的输...
lambd:填写lambda匿名函数表达式 格式:lambda [arg1 arg2... argn] :expression (arg为input,expression为进行的处理) 对transform方法的操作 transforms.RandomChoice 功能:从一系列transforms方法中随机挑选一个执行 transforms.RandomChoice([transforms1, transforms2, transforms3...]) transforms.RandomApply 功能:依...
(3,256,256))# 生成高斯噪声transform=transforms.Compose([transforms.Resize(224),transforms.RandomHorizontalFlip(0.5),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)),])print(type(t))# <class 'torch.Tensor'>img=transform_invert(t,transform)# input: shape=[c h w]img...
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor()]) 接下来,我们将定义一个函数,用于将输入数据转换为模型所需的格式: def preprocess_input(input): input = input.unsqueeze(0) # 添加批处理维度 input = input / 255.0 # 将像素值归一化到[0,1]...
1.input:在本任务中除了把字向量作为输入特征外,还加入了拼音向量;又因为CNN网络对位置信息不敏感,又将位置向量作为特征输入进网络; 2.mask:因为存在pad,所以需要mask,关于mask的作用,可以参见这里; 3.fine-tune:在实践中,使用学习率lr=0.001进行训练,在训练集的准确率为:99.14%,验证集准确率为:97.78%。然后调...
需要注意的是transforms.ToTensor()是把图片转换为张量,同时进行归一化操作,把每个通道 0~255 的值归一化为 0~1。在验证集的数据增强中,不再需要transforms.RandomCrop()操作。然后把这两个transform操作作为参数传给Dataset,在Dataset的__getitem__()方法中做图像增强。
def hook(model, input, output): activations[name] = output.detach() return hook # Register hooks model.layer1[0].conv1.register_forward_hook(get_activation('layer1_0_conv1')) model.layer4[0].conv1.register_forward_hook(get_activation('layer4_0_conv1')) ...
# maintain the image input as an 8-bit uint8 tensortransform = T.Compose([T.Resize(224),T.PILToTensor()])train_set = FakeCIFAR(transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=1024, shuffle=True, num_workers=8...