我定义了一个tensorflow网络结构，然后我想像pytorch一样打印它。tensorflow是否有相应的函数？或者我应该如何实现它？
浏览 36提问于2019-01-10得票数 0
当我使用pytorch训练模型时，我试图打印出整个网络结构但是它不起作用，并且TypeError: list不是模块子类
浏览 32提问于2019-11-01得票数 3
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下面是ResNet50的网络结构。我想要做的是，将最后的卷积层复制为五个分支，用于一些特定的任务，其中每个分支将由两个FC层组成。我如何在Pytorch中做到这一点，在这里Resnet50已经加载为
浏览 1提问于2021-07-27得票数 0
git clone https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch.git #cloning the package in colab first!pip install -q ssd.pytorch
无法找到满足ssd.pytorch需求的版本(来自版本：)没有为ssd.pytor
浏览 2提问于2019-03-30得票数 0
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linear_model.LinearRegression() def __init__(self, D_in, D_outloss.backward()
optimizer.step() 这只是我调整过的PyTorch文档中的
浏览 16提问于2020-09-25得票数 3
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在Pytorch中，我们加载预训练模型，如下所示： net.load_state_dict(torch.load(path)['model_state_dict']) 然后，网络结构和加载的模型必须完全相同
浏览 43提问于2019-05-14得票数 2
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我正在尝试使用torch.utils.tensorboard记录我的神经网络结构。这些图书馆的版本如下：pytorch 1.10.1 py3.8_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 pytorch
浏览 16提问于2022-01-17得票数 1
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我不确定这类问题的通用工作流是什么，下面是我的想法：
使用PyTorch直接在安装的gcsfuse目录上运行培训，使用存储非常有限的计算引擎实
浏览 0提问于2018-08-01得票数 1
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有火炬的多类分类
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nn.Softmax(dim=1))loss = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')那么测试阶段呢？如果包括它，我必须调用模型输出的softmax函数吗？
提前谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2020-03-30得票数 1
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我想制作一个应用程序来检测对象，它的名字和与用户的距离使用opencv在Android工作室。所以我需要先训练物体。除了Tensorflow或Yolo，还有什么技术可以训练我的模型吗？
浏览 1提问于2019-10-03得票数 0
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卷积神经网络用于监督学习意味着模型在训练后总是“固定在一起”(体系结构和参数)，所以这可能是不可能的，但是在运行时对数据路径、模型大小(层数)和体系结构是否做过任何研究，例如在完成训练之后，创建一个可以在线修改以使用较少或更多资源、跳过层或使用模型部分的模型。
最近在创建灵活的培训和网络设计框架方面做了一些工作，但这总是“离线”的。还有一篇有趣的论文，介绍了为同一应用程序培训两种模式，即“大”和“小”，并使用精确/电力交换策略来部署这两种模式中的一种。
浏览 0提问于2018-07-10得票数 4
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语义分割中的上采样
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使用这种网络结构，大小为321x321的输入(本文再次使用)生成了大小为41x41xC的最终预测映射(C是类的数量)。因为我必须做像素级的预测，所以我需要将其提升到321x321xC。Pytorch提供了将输出大小升级到输出大小的函数，该输出大小是预测映射大小的倍数。所以，我不能在这里直接使用那个方法。
浏览 2提问于2017-11-05得票数 3
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我安装了这个软件包，但是它引起了一些错误，如下所示。我正在使用Anaconda提示符在基本环境上安装。有人能帮忙解决这个问题吗？非常感谢！Collecting fairseq Installing build dependencies ... done ERROR: Comman
浏览 6提问于2020-12-25得票数 1
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我听说每种不同的分类算法都可以用神经网络结构来表示。Logistic回归、SVM(支持向量机)、ELM(极限学习机)等不同算法如何表示为神经网络？有办法将分类算法的矢量方程转化为神经网络结构吗？
浏览 0提问于2019-11-07得票数 2
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假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。这种方法的问题是，每当神经网络结构发生变化时，它都需要大量的重新编程工作，因此快速测试变得困难。此外，递归神经网络的集成变得困难，因为隐藏的单元状态将不得不作为额外的变量添加到优化问题中。
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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例如，对于cifar10数据集，直接使用pytorch自带的数据集，在相同的网络结构下，准确率可以达到96%，但我将cifar10转换成图片后，我对其进行了测试，准确率仅为92%。为什么？
浏览 26提问于2020-08-11得票数 1
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我看到MTCNN被推荐，但还没有看到DLIB和MTCNN的直接比较。有没有人分析过错误率，不同条件(GPU和CPU)下的性能，以及对这两种情况的一般眼球观察？
浏览 0提问于2017-12-29得票数 12
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