在pytorch中模型是一个Module,各网络层、模块也是Module。Module是所有神经网络的基类,所有的模型都必须继承于Module类,并且它可以嵌套,一个Module里可以包含另外一个Module。 在PyTorch 中,nn.Module 类使用多个有序字典来管理其内部状态和功能。这些有序字典主要用于跟踪模型中的各种组件,如子模块、参数、缓冲区等。
卷积神经网络(convolutional neural networks)是受人类视觉中枢的神经元连接结构启发而设计,可以说为CV量身定做的网络结构,而且从2012年AlexNet时代开始,也几乎一直是CV领域的主流网络架构,直到最近Transformer开始动摇CNN的首发地位。Transformer依赖的注意力机制和CNN的稠密的局部信息解析是很互补的两种思路,在视觉领域也早就...
每个nn.Module子类都在forward方法中实现对输入数据的操作。 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU...
4.1.1 PyTorch实现 importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformer(nn.Module):def__init__(self,ntoken,ninp,nhead,nhid,dropout=0.5,nlayers=6,max_len=5000):super().__init__()self.tok_embed=nn.Embedding(ntoken,ninp)self.position=nn.Linear(ninp,nhead*2)self.layers=nn.ModuleList(nn.ModuleLis...
使用Pytorch 实现的解码器参考代码如下: class DecoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model, heads, dropout=0.1): super().__init__() self.norm_1 = Norm(d_model) self.norm_2 = Norm(d_model) self.norm_3 = Norm(d_model) self.dropout_1 = nn.Dropout(dropout) self.dropout_...
下面我们用 PyTorch 来实现一个线性回归的代码示例,首先我们要了解在 PyTorch 库里有一个非常常用的函数: nn.Linear(in_features, out_features) 这个函数在创建时会自动初始化权值和偏置,并且可以通过调用它的 forward 函数来计算输入数据的线性变换。具体来说,当输入为 x 时,forward 函数会计算 y = \omega \cd...
# 安装 PyTorch !pip install torch==2.2.1+cu121 # 导入库 import torch import torch.nn.functional as F # 示例输入序列 input_sequence = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]]) # 生成 Key、Query 和 Value 矩阵的随机权重 ...
transformer pytorch分类任务 pytorch二分类 torch.max(F.softmax(out, dim=1), 1)[1] 1. 方括号里面的如果是1,输出的就是1和0的矩阵。如果是0,输出的就是概率的矩阵。 中间那个1是max函数索引的维度0/1,0是每列的最大值,1是每行的最大值。
下面我们以PyTorch官方教程的Transformer例子为例,让大家先搭建起来一个可以跑可以玩的模型。 Positional Encoding Transformer对于位置信息的编码是通过正弦曲线来完成的。我们来看代码: classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init_...
Feed Forward Neural Network(前馈神经网络,缩写为 FFNN) 输入编码器的文本数据,首先会经过一个 Self Attention 层,这个层处理一个词的时候,不仅会使用这个词本身的信息,也会使用句子中其他词的信息(你可以类比为:当我们翻译一个词的时候,不仅会只关注当前的词,也会关注这个词的上下文的其他词的信息)。本文后面将...