我必须在每个BatchNorm层之后使用Scale-Layer吗？
BatchNorm层是一种常用的神经网络层，用于加速训练过程并提高模型的性能。它通过对每个小批量数据进行归一化操作，使得输入数据的均值为0，方差为1，从而加速网络的收敛过程。
Scale-Layer是BatchNorm层之后的一种可选操作，用于对归一化后的数据进行缩放和平移，以恢复数据的原始分布。Scale-Layer通过学习两个参数，即缩放因子和偏移量，来调整归一化后的数据。
在实际应用中，是否需要在每个BatchNorm层之后使用Scale-Layer取决于具体的情况。一般来说，Scale-Layer可以提高模型的表达能力，增加模型的灵活性，但并非必须使用。在某些情况下，可以根据实际需求选择是否使用Scale-Layer。
下面是一些关于BatchNorm层和Scale-Layer的常见问题和答案：
- 为什么要使用BatchNorm层？ BatchNorm层可以解决神经网络训练过程中的内部协变量偏移问题，加速网络的收敛过程，提高模型的性能和泛化能力。
- 为什么要使用Scale-Layer？ Scale-Layer可以对归一化后的数据进行缩放和平移，恢复数据的原始分布，增加模型的表达能力和灵活性。
- BatchNorm层和Scale-Layer的优势是什么？
- 加速网络的收敛过程，提高模型的性能和泛化能力。
- 减少对初始权重的依赖，使得网络更容易训练。
- 缓解梯度消失和梯度爆炸问题，增加网络的稳定性。
- 对输入数据的小批量进行归一化，提高模型的鲁棒性。
- BatchNorm层和Scale-Layer的应用场景是什么？ BatchNorm层和Scale-Layer广泛应用于深度学习领域的各种任务，包括图像分类、目标检测、语义分割等。它们可以提高模型的性能和泛化能力，加速网络的收敛过程。
- 腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
需要注意的是，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，可以参考官方文档或咨询相关厂商获取更详细的信息。
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我试图在PyTorch中用卷积神经网络实现贝叶斯优化，具体来说，我试图将网络结构从Matlab BayesOptExperiment转换成PyTorch。我希望我的网络具有以下结构：
输入数据-> 卷积块 -> maxpool -> 凸块 ->最大块-> 卷积池->平坦->线性-> softmax
其中，凸块包括：
conv2Dlayer ->批处理规范化层-> ReLU，
重复了几次。目前的版本，只有当section_depth = 1达到65%-70%的精度时，才能像预期的那样工作，尽管如果我将凸块的深度提高到10%左右的话。我肯
浏览 3提问于2022-03-09得票数 0
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我试图确定我的Keras网络中‘神经元/节点’的数量，而不是参数。我正在使用一个已经实现的变体，所以我没有自己开发任何东西。
我知道，我可以通过汇总了解网络的概况和参数的数量。问题是，我不想知道我有多少参数，但是有多少‘神经元’。背景是，对于一个8到8个完全连接的层，我得到64个参数。但是我想讲到16，我也知道，Conv2D层的整个故事并不容易制作。
我的第一种方法是乘以output_shape变量的所有值，然后再添加它们。我能这么做吗，还是说错了？
这就是列表表单模型摘要：
Layer (type) Output Shape
浏览 1提问于2019-01-28得票数 0
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我是使用Pytorch进行深度学习的新手。我对Tensorflow更有经验，因此我应该说我对深度学习本身并不陌生。
目前，我正在做一个简单的ANN分类。只有2个类，所以我很自然地使用Softmax BCELoss组合。
数据集如下所示：
shape of X_train (891, 7)
Shape of Y_train (891,)
Shape of x_test (418, 7)
我将X_train和其他函数转换为train_data等torch张量。下一步是：
train_ds = TensorDataset(train_data, train_label)
# Define data
浏览 0提问于2021-02-27得票数 0
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我想在CNN的C++/CUDNN实现中引入批处理规范化。该实现目前在MNIST数据集上表现良好(没有BN)。
我正在使用批处理规范的CUDNN实现，但是在仔细阅读了批处理规范文件和CUDNN文档之后，仍然有一些不清楚的地方。
据我所知，批量规范层被放置在卷积/密集层的输出与非线性之间，例如：
U->->
在一些文献中，我读到把批处理规范层放在非线性之后是一个更好的选择。这是真的吗？
CUDNN文档说，对于卷积层使用BATCHNORM_MODE_SPATIAL，对于密集层使用BATCHNORM_MODE_PER_ACTIVATION。但是，在另一个实现(YOLO / Darknet)
浏览 0提问于2019-09-06得票数 1
我测试了两种模式下BatchNorm层的梯度: model.train()和model.eval()。我构建了一个简单的CNN网络NetWork，并在model.train()模式和model.eval()模式下向网络输入相同的输入X。我知道BatchNorm层的model.train()和model.eval()的区别。我已经将model.eval()模式下Batchnorm层的均值和变量替换为model.train()模式下的值。因此，两种模式的输出和参数都是相同的。output of two mode parameters of two mode但是，当我计算每个参数的梯度时，我发现B
浏览 96提问于2021-04-04得票数 0
我一直在努力找出我的代码出了什么问题。我正在尝试实现DCGAN文件，从过去的2天开始，我正在经历这些错误。有人能帮我把这个修好吗？
我正在用GPU运行时在Google上训练这个，但是我得到了这个错误。昨天，我完成了伊恩·古德费罗的第一篇GAN论文，但没有得到这个错误。我不知道发生了什么事，如果有什么帮助会很感激的。另外，请检查gen_input是否正确。
我已经问过这个问题了，没有人回答这个旧职位。有一个人回答了这个问题，但他说的只是上下换线，这也造成了同样的错误。请帮帮我，这是密码：
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
浏览 8提问于2020-10-01得票数 2
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我创建了一个Resnet模型，我想在演示中展示它，但是我不知道如何可视化我所做的事情？有什么工具或东西可以从我的模型描述中得到图形吗？
在这里，您可以看到我的描述是什么样子(因为我使用了太多的字符，所以不得不从其中删除一部分)：
model is : ResNet(
(conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_runnin
浏览 0提问于2021-06-09得票数 1
我想知道我是否需要做什么特别的训练时，用BatchNorm在火把。据我理解，gamma和beta参数按照优化器通常所做的那样用梯度更新。然而，批次的均值和方差是使用动量缓慢更新的。
那么，当均值和方差参数被更新时，我们是否需要向优化器指定，还是py手电筒会自动处理这个问题？
是否有方法访问BN层的均值和方差，以便在我训练模型时确保它正在改变。
如果需要的话，这里是我的模型和培训程序：
def bn_drop_lin(n_in:int, n_out:int, bn:bool=True, p:float=0.):
"Sequence of batchnorm (if
浏览 1提问于2019-09-10得票数 3
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嗨，我正在尝试用自定义的损失函数来微调初始网络。这是一个三重损失函数。
此函数来自facenet.py
def triplet_loss(value, alpha):
"""Calculate the triplet loss according to the FaceNet paper
Args:
value: the embeddings for the anchor, positive, negative images.
Returns:
the triplet loss according to the Fac
浏览 1提问于2017-09-24得票数 0
当我在Keras中运行一个神经网络(没有BatchNormalization)时，我了解get_weights()函数是如何提供神经网络的权重和偏差的。然而，对于BatchNorm，它会产生4个额外的参数，我假设Gamma，Beta，Mean&STD。
当我保存这些值时，我尝试手动复制一个简单的NN，并且无法让它们生成正确的输出。有人知道这些价值观是如何运作的吗？
浏览 2提问于2019-07-18得票数 4
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我让EfficientNet可以很好地处理我的数据集。现在，我将所有批处理规范层更改为组范数层。我已经在vgg16和resnet18等其他网络中完成了这个过程，一切都很好。在EfficientNet上，我有一个错误，RuntimeError: Expected number of channels in input to be divisible by num_groups, but got input of shape [64, 16, 32, 32] and num_groups=32，基本上我已经这样做了：
efficientnet_b0 = torchvision.models.eff
浏览 35提问于2022-07-29得票数 0
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clip_grad_norm_执行梯度裁剪，以缓解梯度爆炸的问题。
BatchNorm2d应用批归一化(出于同样的原因-缓解了渐变问题)
我知道BatchNorm2d有两个需要学习的参数(均值和标准差)。
什么时候我们应该选择clip_grad_norm_，什么时候我们应该选择BatchNorm2d
浏览 11提问于2022-06-21得票数 1
1回答
我正在用手电筒做一个转移学习。我想分类两类。
所以，这是密码-
from torchvision import models
net = models.resnet18(pretrained=True)
# this is resnet summary
ResNet(
(conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_runnin
浏览 2提问于2022-03-03得票数 0
2回答
如何计算CNN中的层数？
、、、、
的火炬实现。有以下的结构，似乎是54层，而不是18层。
那为什么叫"18“呢？它实际上有多少层？
ResNet (
(conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True)
(relu): ReLU (inplace)
(maxpool): MaxPool2d (size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1
浏览 3提问于2017-04-03得票数 11
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我可以从pytorch获取模型的摘要，就像keras一样：
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
resnet = models.resnet18().to(device)
summary(resnet , (3, 224, 224))
结果如下：
----------------------------------------------------------------
Layer (type) Output
浏览 0提问于2019-05-22得票数 3
1回答
如何建立以下神经网络？
、、、
如何建立以下网络？
Implement a neural network for a generator with the following layers:
A fully connected layer with 100 neurons;
The batch normalization layer;
ReLU activation function;
A fully connected layer with 100 neurons;
The batch normalization layer;
ReLU activation function;
The output layer.
完全不
浏览 4提问于2022-02-24得票数 0
1回答
谁能给我一些建议，告诉我如何在下面的U-net实现中减少参数的数量。我在训练数据的过度拟合方面遇到了问题，我想降低参数，看看它是否可以提高验证数据的准确性。层： First2D layers = [
nn.Conv2d(in_channels, middle_channels, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(middle_channels),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(middle_channels, out_channels, ker
浏览 24提问于2020-08-22得票数 0
假设我有一个简单的网络，其中包括一个具有特定名称的CNN。我们可以使用tf saver保存检查点，并使用tf.saver.restore (检查点地址)恢复检查点。我们还可以使用tf.graph_def()、.get_operations()等来获取图中的所有张量和操作。对于我的特定问题，我从如下所示的检查点加载CNN层：
'tower_0/conv1_fullres/truncated_normal/shape',
'tower_0/conv1_fullres/truncated_normal/mean',
'tower_0/conv1_fullr
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=2),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=2),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.C
浏览 7提问于2020-11-16得票数 2
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1回答
我有以下分类模型(狗对猫)：
def GetModel():
oModel = nn.Sequential(
nn.Identity(), #-- does nothing
nn.Conv2d(3, 16, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.Dropout2d(0.1),
nn.Conv2d(16, 32, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(
浏览 0提问于2022-06-13得票数 0
我正在尝试转换一个简单的GAN生成器(来自ClusterGAN)： self.name = 'generator'
self.latent_dim = latent_dim
self.n_c = n_c
self.x_shape = x_shape
self.ishape = (128, 7, 7)
self.iels = int(np.prod(self.ishape))
self.verbose = verbose
self.model = nn.Sequential(
# Fully connected layers
torch.nn.Linear(s
浏览 30提问于2020-03-30得票数 1
1回答
我正在努力想出如何计算完全连接层的尺寸。我输入的图像是(448x448)使用批处理大小(16)。下面是我的卷积层的代码：
class ConvolutionalNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=182):
super().__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 16, kernal_size=5, stride=1, padding=2),
nn.BatchNorm2d(16),
nn.ReLU(),
浏览 8提问于2022-03-07得票数 2
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我想在layer normalization层之后添加AdaptiveAvgPool2d函数，在fc layer之后添加L2 normalization函数。我想我的fc layer输出是200，所以尝试不包括fc层，而不是它做新的fc layer，但它没有删除fc layers附带预先训练的模型，我使用的是googlenet。
我的代码：
class GoogleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(GoogleNet,self).__init__()
self.model = googlenet_pyto
浏览 6提问于2021-05-13得票数 4
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1回答
最近，我正在使用pytorch实现ME，但是我遇到了一些问题.在ResNet论文中(如所附的图1：)，顶部部分使用ResNet-101提取特征(使用ImageNet数据集上经过预先训练的ResNet-101权重作为初始权重)，其核心是算术均值。
我使用(256,256,11)作为图像输入，但不确定0~ stage 1属于ResNet-101中的哪个部分，无法在每个阶段找到与论文对应的输出特征映射大小。
我的网纸：
基于前哨2A数据提取红树林的深卷积神经网络
from torchvision import models
res101 = models.resnet101(pretrained=
浏览 3提问于2022-05-27得票数 1
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1回答
我想使用FaceNet体系结构的最后一层，它包含这三个最后的层：
Dropout (无，1792年)
瓶颈(密集)(无，128)
Bottleneck_BatchNorm (BatchNorm (None，128) )
我想再加一层L2-规范化如下：
norm = FRmodel.outputs
norm = Lambda(lambda x: K.l2_normalize(x, axis=1)), name="Normalization")(norm)
最后一层看起来是这样的：
Dropout (无，1792年)
瓶颈(密集)(无，128)
Bottleneck_Batc
浏览 3提问于2020-04-28得票数 1
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2回答
所以我刚开始深造，开始学习PyTorch。我创建了一个具有如下结构的分类器模型。
class model(nn.Module):
def __init__(self):
super(model, self).__init__()
resnet = models.resnet34(pretrained=True)
layers = list(resnet.children())[:8]
self.features1 = nn.Sequential(*layers[:6])
self.features2 = nn.Sequential(*layers[6:]
浏览 4提问于2020-09-30得票数 0
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据我所知，BatchNorm将在train模式下使用批处理状态，但在eval模式下使用运行状态(running_mean/running_var)。在train和eval模式下总是使用运行状态如何？
在我看来，我们毕竟在推理阶段使用了eval模式。为什么我们不在训练阶段一开始就使用eval风格的BatchNorm呢？
浏览 5提问于2022-03-24得票数 0
1回答
如何学习多个二进制分类器？
、、、、
我输入了shape 14 x 10 x 128 x 128，其中14是batch_size，10是sequence_length，序列中的每个项都是shape 128 x 128。我想要学习映射这个输入到形状14 x 10 x 128的输出，也就是说，对于序列中的每一项，我想学习128个二进制分类器。
下面的模型有意义吗？因此，首先我将输入重新定义为140 x 128 x 128，然后将其传递给模型，并将输出重新定义为14 x 10 x 128。
classifier = nn.Sequential(
nn.Conv1d(128, 128, 1),
nn.ReLU(),
浏览 8提问于2022-06-14得票数 1
所以我有一个由子类化API编写的模型，调用签名看起来像call(x，training)，其中需要训练参数来区分训练和非训练，当做batchnorm和dropout时。当我使用model.fit时，如何让模型向前传递知道我处于训练模式或评估模式？
谢谢!
浏览 0提问于2019-07-18得票数 3
1回答
如何设置移相器中网络的梯度
、、、、
我有个火把模特儿。模型可以任意形状，但让我们假设这是模型。
torch_model = Sequential(
Flatten(),
Linear(28 * 28, 256),
Dropout(.4),
ReLU(),
BatchNorm1d(256),
ReLU(),
Linear(256, 128),
Dropout(.4),
ReLU(),
BatchNorm1d(128),
ReLU(),
Linear(128, 10),
Softmax()
)
我正在使用SGD优化器，我希望为每
浏览 2提问于2022-05-07得票数 0
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我试着学习PyTorch，并遇到了一个教程，其中CNN的定义如下，
class Net(Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.cnn_layers = Sequential(
# Defining a 2D convolution layer
Conv2d(1, 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
BatchNorm2d(4),
浏览 1提问于2021-01-31得票数 1
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输出经过训练的模型后，BatchNorm层仍然存在。我在某个地方读到过，出于两个原因，应该删除这些内容：
网络输出可能出错
整个的加速
但第二个事实听起来合乎逻辑，所以我的问题是:如何过滤掉这些层？
环境:来自Tensorflow GitHub的模型，并对Tensorflow 1.15.3进行了培训。
出口使用过的：
python deeplab/export_model.py \
--num_classes=2 --model_variant="mobilenet_v3_large_seg" \
--dataset="123" \
--chec
浏览 1提问于2020-10-26得票数 1
尝试训练mnist 28x28x1图像
我的模型是
def __init__(self):
super(CNN_mnist, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
# 3 x 128 x 128
nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.LeakyReLU(0.2),
# 32 x 128 x 128
nn
浏览 2提问于2019-12-19得票数 0
1回答
我正在尝试基于Keras中的InceptionV3架构来训练一个分类器。为此，我加载了预训练的InceptionV3模型，没有顶部，并为分类问题的类添加了一个最终的完全连接层。在第一次训练中，我冻结了InceptionV3基模型，只训练了最终完全连接的层。
在第二步中，我希望通过解冻InceptionV3模型的一部分来“微调”网络。现在我知道InceptionV3模型广泛地使用了BatchNorm层。建议()，当BatchNorm层在传递学习时“解冻”以进行微调，以保持由BatchNorm层计算的均值和方差固定。这应该通过将BatchNorm层设置为推理模式而不是训练模式来完成。请参阅：
现在
浏览 1提问于2021-04-01得票数 0
1回答
我想实现bellow模型的说话人验证从讲话。从文件夹中读取wav文件后，我使用log过滤器库能量提取功能。现在，我想使用这个特性作为输入，但是如图中所描述的，输入特性必须是80，但是1430是给我的。在这里，我必须使用批次大小来分割特征，还是我必须使用降维技术？(我使用python和py手电筒来实现)
我的第四层代码：
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self, num_class):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.conv1 =
浏览 2提问于2022-04-09得票数 0
2回答
我正在尝试重新训练(阅读finetune)一个图像分类器。
tensorflow (来自)提供的重新训练脚本仅更新新添加的完全连接层的权重。我修改了这个脚本，以更新预训练模型的所有层的权重。我使用的是MobileNet架构，深度倍增为0.25，输入大小为128。
然而，在重新训练时，我观察到一件奇怪的事情，如果我给出一个特定的图像作为输入，与其他一些图像一起批量推理，一些层之后的激活值与图像单独传递时的激活值不同。此外，不同批次的同一图像的激活值也不同。示例-对于两个批次- batch_1 : [img1, img2, img3]; batch_2 : [img1, img4, img5]。
浏览 1提问于2017-09-24得票数 1
1回答
我正在训练一个无监督的神经网络模型，由于某种原因，经过整整一个时期(80步)，模型停止了学习。
你知道为什么会发生这种事吗?我该怎么做才能防止它发生呢？
这是关于我的NN的更多信息:我有一个深层次的NN，它试图解决一个优化问题。我的损失函数是自定义的，它是我在优化问题中的目标函数。因此，如果我的优化问题是min f(x) ==> loss，那么现在在我的DNN loss = f(x)中。我有64输入，64输出，3层之间：
self.l1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu1 = nn.LeakyReLU()
self.BN1 =
浏览 2提问于2020-09-28得票数 2
我不习惯使用TensorFlow或nn，所以如果我第一次听不懂你们说的话，请原谅我。
目前，我正在尝试在yolo v1代码中的每一个卷积层之后添加一个批处理规范化层，这是我在互联网上得到的。
下面的代码是我使用的批处理规范化函数。
def batchnorm(self, inp):
with tf.variable_scope("batchnorm"):
channels = inp.get_shape()[3]
offset = tf.get_variable("offset",
浏览 0提问于2018-05-21得票数 0
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在结构中调用Flux函数时，我似乎得到了不同的行为(不同的输出维度)，而不是直接将函数应用于张量：
直接申请：
m = Chain(MaxPool((2,2), stride=2),Conv((3,3), 32*8=>32*16, pad=1), BatchNorm(32*16, relu),Conv((3,3), 32*16=>32*16, pad=1), BatchNorm(32*16, relu))
println(size(m(ones((32, 32, 256, 1))))) #gives the expected (16, 16, 512, 1)
通过一个结构：
blo
浏览 10提问于2020-05-12得票数 1
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我正在使用BatchNormalization层训练Keras网络，在TensorBoard图上看到了一件奇怪的事情。我的网络由一维卷积和BatchNormalization层组成。图的大部分看起来都很好，但是第一个BatchNormalization层是--根据TensorBoard --向所有其他BatchNormalization层发送信息。这是正常的吗？
以下是根据Keras model.summary()提供的网络输出
| Layer (type) | Output Shape | Param # | Connected to
浏览 1提问于2018-10-01得票数 0
我正在做一个1D信号的赋值工作，我很难找到合适的线性层输入尺寸(XXX)。我的信号有不同的长度，并且是批量填充的。我读到线性layear应该始终具有相同的输入大小(XXX)，但我不确定如何找到它，当每个批次具有不同的长度时。有人有什么建议吗？谢谢
class NeuralNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(nn.Conv1d(in_channels = 1,
浏览 0提问于2020-11-24得票数 1
我使用的是来自ResNet152的PyTorch模型。我想从模型中去掉最后一个FC层。这是我的密码：
from torchvision import datasets, transforms, models
model = models.resnet152(pretrained=True)
print(model)
当我打印模型时，最后几行如下所示：
(2): Bottleneck(
(conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn1):
浏览 1提问于2018-09-28得票数 34
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我在卷积神经网络结构上测试了一些变化。我试图在conv层之后添加BatchNorm层，而不是添加激活层。然后我用BatchNorm层交换激活层。
# here example of conv-> b_norm -> activation
...
nn.Conv2d(out_, out_, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1), bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_),
nn.LeakyReLU(),
...
# here example of conv-> activation -> b_norm
...
浏览 19提问于2021-09-10得票数 1
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我想知道在Tensorflow 2中量化感知训练期间模拟BatchNorm折叠的可用选项是什么。Tensorflow 1具有tf.contrib.quantize.create_training_graph函数，该函数将FakeQuantization层插入到图形中，并负责模拟批量归一化折叠(根据此white paper)。 Tensorflow 2有一个关于如何在他们最近采用的tf.keras应用编程接口中使用量化的tutorial，但他们没有提到任何关于批处理标准化的内容。我用BatchNorm层尝试了下面这个简单的例子： import tensorflow_model_optimiza
浏览 123提问于2020-03-27得票数 5
我的模型中有一行tr.nn.Linear(hw_flat * num_filters*8, num_fc)正在导致模型初始化时的OOM错误。注释掉它可以消除内存问题。
import torch as tr
from layers import Conv2dSame, Flatten
class Discriminator(tr.nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super(Discriminator, self).__init__()
num_filters = 64
hw_flat = int(
浏览 0提问于2019-04-13得票数 1
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ValueError: A `Concatenate` layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis. Got inputs shapes: `[(None, 36, 36, 128), (None, 37, 37, 128)]` def conv2d_block(input_tensor, n_filters, kernel_size=3, batchnorm=True):
# first layer
x = Conv2D(filters=n_filters, kernel_siz
浏览 40提问于2021-09-06得票数 1
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我试图在TF 2.x中对一批参差不齐的张量运行BatchNormalization，但在执行此操作时似乎遇到了错误。(我可以在BatchNorm转发调用之前和之后对参差不齐的张量进行转换，但无法在NonEager模式下运行to_tensor()，这是我有效训练网络的必要条件)。 Pytorch有一个BatchNorm1D，但是TF似乎没有这样的API，任何建议/指针都会很有帮助。
浏览 16提问于2021-02-10得票数 0
我正在尝试使用模型子类化方法实现一个简单的类UNet模型。下面是我的代码： import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as K
class Enc_block(K.layers.Layer):
def __init__(self, in_dim):
super(Enc_block, self).__init__()
self.conv_layer = K.layers.SeparableConv2D(in_dim,3, padding='same', activati
浏览 8提问于2019-04-09得票数 4
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几天来，我一直在为OOM错误而绞尽脑汁，我对Keras还不熟悉。我试着对我的数据进行采样，降低批处理大小，并从3D-Unet中删除层，但是没有什么对我有用。我使用LIDC IDRI数据集对1010例患者进行CT扫描。经过预处理后，我将64x64x64形状的卷保存在磁盘上，这是我从重放256x256x256整个CT扫描中提取出来的(这是因为起初我试图对整个CT扫描进行训练，但在获得OOM之后，我决定使用64立方大小的形状)。每个病人都有64x64x64的64个形状，总共有64640个样本，我必须训练我的3D-Unet。
下面是模型的Keras代码：
im_width = 64
im_height
浏览 0提问于2020-03-15得票数 1
1回答
我使用的是BatchNorm层。我知道设置use_global_stats的意义，它通常将false设置为训练，将true设置为测试/部署。这是我在测试阶段的设置。
layer {
name: "bnorm1"
type: "BatchNorm"
bottom: "conv1"
top: "bnorm1"
batch_norm_param {
use_global_stats: true
}
}
layer {
name: "scale1"
type: "Scale&
浏览 0提问于2017-05-29得票数 4
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