我想提取模型中处理forward函数中定义的输入数据的层。例如，给定以下源代码： def forward(self, inputs): inputs = F.dropout(inputs, 0.25, self.training)
return inputs 我想提取处理输入数据的<e
浏览 32提问于2021-04-08得票数 1
我目前正在尝试在我的模型中使用预先训练好的DenseNet。然而，目前我正在使用此代码将预训练的Densenet加载到我的模型中，并将其用作“特征提取”模型。这是init函数中的代码 base_model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'densenet121'
浏览 251提问于2021-10-24得票数 0
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__init__()
return x / t_.max(x).expand_as(x)class Linear(nn.Module):
def __init__(self, input_features, output_featuresdef forward(self, inpu
浏览 1提问于2017-06-08得票数 13
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怎样才能最好地使用int8数据类型来运行量化模型呢？我知道在pytorch中我可以将张量定义为，但是，当我真正想要使用int8时，我得到：因此，我很困惑，如何在pytorch中运行量化模型，例如，当计算块(如卷积)不支持数据类型时，如何使用int8？我使用的是
浏览 0提问于2019-03-21得票数 1
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如何从经过预先训练的PyTorch模型(如ResNet或VGG)中提取特定层的特征，而无需再次进行前向传递？
浏览 0提问于2018-10-13得票数 11
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我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征，因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时，它给出了相同的特征长度，但当我尝试PyTorch版本时，它给我的长度是1000。Tensorflow的代码如下 import numpy as npimport pickle
from tqdm import tqdm,它
浏览 22提问于2021-06-17得票数 1
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Pytorch文档提供了一个应用MiDaS单目深度估计网络进行深度提取的concise way。但是，我应该如何修改它们的代码，以便在某些中间层提取网络表示呢？我知道我可以从github下载模型并修改forward函数来返回我想要的东西，但我对最简单的解决方案感兴趣，让外部代码保持原样。我知道对模型类进行子类化并编写自己的转发函数，比如here，但我不知道如<em
浏览 41提问于2021-07-15得票数 1
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我正在使用pytorch构建一个简单的模型，比如VGG16，并且我已经在模型中重载了函数forward。我发现每个人都倾向于使用model(input)而不是model.forward(input)来获取输出，我对它们之间的区别很感兴趣。我尝试输入相同的数据，但结果不同。我很困惑。我在输入数据之前已经输出了layer_weight，权重没有改变，我知道当我们使用__call__函数model(inp
浏览 193提问于2019-03-25得票数 10
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我目前正在研究一个PyTorch模型，它应该解决一个多标签、二进制分类问题。 {RuntimeError}标量类型浮动的预期对象，但在调用_thnn_binary_cross_entropy_forward时获得标量类型长的参数#2‘_thnn_binary_cros
浏览 13提问于2022-01-04得票数 0
我试图隐藏PyTorch代码的CNN -> LSTM级联模型到PyTorch闪电。在nn.Module码中有两个PyTorch类，一个用于CNN (编码器)，一个用于LSTM (译码器)，最后一个隐藏层作为PyTorch的输入。因此，在转换到PyTorch闪电之后，有两个pl.LightningModule类。我想知道如何在这两个类中填充所需的方法。forward</
浏览 0提问于2021-08-03得票数 0
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使用固定权重构建卷积层很简单，只需将权重内核传递给conv2d()即可。并且可以方便地加载预先训练好的模型，如VGG19。但我发现使用pytorch不是这样的，因为conv2d()不接受显式的内核，而是接受内核大小。所以我想知道，我们是否可以通过简单地将权重传递给像conv2d()这样的方法来重用VGG19中的权重。
浏览 4提问于2017-09-18得票数 1
我是PyTorch的初学者。从lstm 中，我了解到可以通过以下方法创建具有3层的堆叠式lstm：然后在forward函数中，我可以这样做： x, state = layer(x, state)
return x, (state[0].detach(), state[1].deta
浏览 0提问于2021-09-16得票数 0
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我正在尝试用pytorch来“复制”，而且我还是个新手。我现在关心的是复制L_G (等式)。7第3页)，下面是我当前的代码： super(JSDLoss,self).__init__()
assert f_real.size()[1] == f_synt.size但是，我怀疑这不是创建自定
浏览 4提问于2017-12-13得票数 3
我可以在gpu内存中加载模型和数据样本，但是当我用示例对模型进行前向调用时，它会出现CUDA out of memory错误。我确信模型和数据已经加载，因为我的代码结构如下(伪代码)：sample = load_sample()print('before forward')print('after forwa
浏览 3提问于2019-12-10得票数 0
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在一些分析时态数据(如音频或视频)的深度学习模型中，我们使用了一个“时间分布密集”层(TDD)。这所创造的是一个完全连接(密集)层，它分别应用于每一个时间步骤。如何在中手动实现的时间分布密集性？
浏览 13提问于2020-04-22得票数 3
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我正在与Keras一起工作，并试图分析一些有意义的权重层和一些随机初始化层所建立的模型对精度的影响。="imagenet", input_shape=(img_width, img_height, 3))我加载VGG19预训练的模型，直到同一层与以前的模型，其中加载了Keras。())[:-2])[0]
加载模型后，以下图像
浏览 0提问于2020-11-01得票数 6
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张量流或角的特征可视化很容易，可以在这里找到。或我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。
简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何获得输入图像<em
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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我是新的火把，我想要你的灯在一个小的网，我试图设置。n_out_channels, bias=True, self.activ = nn.ReLU()
x = self.fc1(x)
我已经检查了中间"x“张量在正向过程中</
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
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对于我的用例，我需要能够使用pytorch模块并解释模块中的层序列，以便能够以某种文件格式在层之间创建“连接”。关于加号等于操作或加号操作的信息没有被捕获，因为它不是forward函数中的nnmodule。""addOp" : {"outputTensor"
浏览 16提问于2019-10-06得票数 2
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我目前正在尝试扩展基于FairSeq/PyTorch的。在训练期间，我需要训练两个编码器:一个是目标样本，另一个是原始样本和源样本。所以当前的前向函数如下所示：def forward_test(self, src_tokens=None, src_lengths=None, prev_output_to
浏览 9提问于2019-11-01得票数 5
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