1 创建Model的3步 1.1 第一步:定义NN 1.1.1 放置到 GPU上运行 1.2 第二步:损失函数 1.2.1 MSE loss 常用于回归模型 1.2.2 Cross Entropy Loss 用于分类模型 1.3 第三步:定义优化器 1.3.1 optimizer 的功能 1.3.2 优化器的选择 1.3.3 实践 2 模型参数 3 常用的网络组件 3.1 Containers 3.2 全联接层...
还可以用help(model.forward)对运行该模型所需参数有更深入的了解。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>help(model.forward)>>>Help on method forwardinmodule pytorch_pretrained_bert.modeling:forward(input_ids,token_type_ids=None,attention_mask=None,masked_lm_labels=None)... 我自...
x = x.view(-1, int(x.nelement() / x.shape[0])) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x model = LeNet().to(device=device) model = LeNet() parameters_to_prune = ( (model.conv1, 'weight'), (model.conv2, 'weight'), (model....
from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem") text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer) result = text_generator("昨日...
@torch.inference_mode()def p_sample(self, x: torch.Tensor, timestamp: int) -> torch.Tensor:b, *_, device = *x.shape, x.devicebatched_timestamps = torch.full((b,), timestamp, device=device, dtype=torch.long) preds = self.model(x, batch...
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...
这样,FX会帮助你修改这个Module,并且修改好的这个model就和平常一样使用就可以,注意这里,FXcapture了你写的forward代码,然后进行了transform,修改了其中的操作。 当然这只是很简单很简单的fx的一个功能,我们还可以通过fx: 融合两个op,比如conv和bn 去掉某些op ...
# Define model parametersinput_size = list(input.shape)[1]# = 4. The input depends on how many features we initially feed the model. In our case, there are 4 features for every predict valuelearning_rate =0.01output_size = len(labels)# The output is prediction results for three types ...
利用FPN特征金字塔,我们可以获得三个加强特征,这三个加强特征的shape分别为(20,20,1024)、(40,40,512)、(80,80,256),然后我们利用这三个shape的特征层传入Yolo Head获得预测结果。 对于每一个特征层,我们可以获得利用一个卷积调整通道数,最终的通道数和需要区分的种类个数相关,在YoloV5里,每一个特征层上每一...
[bs, 512, 1, 24] # 将src_embedds由shape(bs, model_dim, 1, max_ratio) 处理为transformer期望的输入shape(bs, 时间步, model_dim) # [bs, 512, 1, 24] --> [bs, 24, 512] src_embedds = src_embedds.squeeze(-2) src_embedds = src_embedds.permute(0, 2, 1) # position encode...