Pertanyaan yang diberi tag «pytorch»

8
Bagaimana cara kerja metode "view" di PyTorch?
Saya bingung tentang metode view()dalam cuplikan kode berikut. class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2,2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = …
205 python  memory  pytorch  torch  tensor 



10
Ringkasan model di pytorch
Apakah ada cara, saya dapat mencetak ringkasan model di PyTorch seperti model.summary()metode yang dilakukan di Keras sebagai berikut? Model Summary: ____________________________________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # Connected to ==================================================================================================== input_1 (InputLayer) (None, 1, 15, 27) 0 ____________________________________________________________________________________________________ convolution2d_1 (Convolution2D) (None, 8, 15, 27) 872 input_1[0][0] ____________________________________________________________________________________________________ maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, …
125 python  pytorch 


4
Pytorch, apa saja argumen gradien
Saya membaca dokumentasi PyTorch dan menemukan contoh di mana mereka menulis gradients = torch.FloatTensor([0.1, 1.0, 0.0001]) y.backward(gradients) print(x.grad) di mana x adalah variabel awal, dari mana y dibangun (vektor 3). Pertanyaannya adalah, apa argumen 0.1, 1.0 dan 0.0001 dari tensor gradien? Dokumentasinya tidak terlalu jelas tentang itu.


6
PyTorch - contiguous ()
Saya telah melalui contoh model bahasa LSTM ini di github (tautan) . Apa yang dilakukannya secara umum cukup jelas bagi saya. Tapi saya masih berjuang untuk memahami apa contiguous()fungsi panggilan , yang terjadi beberapa kali dalam kode. Misalnya pada baris 74/75 dari input kode dan urutan target LSTM dibuat. Data …

2
Bagaimana seseorang memiliki parameter dalam model pytorch tidak menjadi daun dan berada di grafik perhitungan?
Saya mencoba memperbarui / mengubah parameter model neural net dan kemudian meneruskan pass dari neural net yang diperbarui berada dalam grafik perhitungan (tidak peduli berapa banyak perubahan / pembaruan yang kami lakukan). Saya mencoba ide ini tetapi setiap kali saya melakukannya pytorch menetapkan tensor saya yang diperbarui (di dalam model) …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.