《pytorch》专题

我有一个ResNet-8网络，我正在用于图像上的域适应项目，基本上我已经在数据集上训练了网络，现在我想在另一个模拟实时环境的数据集上评估它，我试图一次预测一个图像，但有趣的部分来了： 我想对目标数据集进行评估的方法是，对每幅图像，在训练模式下向前传递，以便更新批次规范层统计信息（使用torch.no\u grad（），因为我不想更新网络参数，而只想“适应”批次规范层），然后在评估模式下进行另一次前

我有一个在Keras和PyTorch中实现的小型CNN示例。当我打印这两个网络的摘要时，可训练参数的总数是相同的，但参数总数和批量规范化的参数数量不匹配。 以下是CNN在Keras的实施情况： 为上述模型打印的摘要是： 下面是PyTorch中相同模型架构的实现： 以下是上述模型摘要的输出： 正如您在上面的结果中看到的，Keras中的批处理归一化比PyTorch有更多的参数（确切地说是2倍）。那么上

在建立一个简单的感知器神经网络时，我们通常将输入格式为的二维矩阵传递给一个二维权重矩阵，类似于这个简单的神经网络的numpy。我总是假设一个神经网络的感知器/密集/线性层只接受一个2D格式的输入并输出另一个2D输出。但是最近我遇到了这个pytorch模型，其中一个线性层接受一个3D输入张量并输出另一个3D张量()。 这些就是我的问题, 上述神经网络是否有效？这就是模型是否能够正确地训练？ 即使在传

我正在用facenet pytorch做一个人脸识别应用(https://github.com/timesler/facenet-pytorch)在python中使用两种方法。 第一种方法代码- 在这个代码中，我从给定的图像中提取人脸，并获得用于识别人脸的512编码。 在本例中，我使用了两个不同的面，并绘制了面之间的距离 它工作得很好... 第二种方法代码- 在这段代码中，我通常先获得面坐标，然后

下文作如下说明： 让我们尝试一个随机的32x32输入。注：此网的预期输入大小（LeNet）为32x32。若要在MNIST数据集中使用此网络，请将数据集中的图像大小调整为32x32。 问题1：为什么图像需要32x32（我假设这意味着32像素乘32）？ 在第一个卷积层，我们从一个输入通道到六个输入通道，这对我来说是有意义的。您只需将六个内核应用于单个输入通道，即可得到六个输出通道。从六个输入通道到十六

我开发了一个机器学习模型，并将其与Flask应用程序集成。当我尝试为应用程序运行 docker 映像时，它显示我没有 GPU 访问权限。我应该如何编写一个 Docker 文件，以便我可以在容器内使用“cuda GPU”？下面是泊坞文件的当前状态。 来自蟒蛇：3.9 工作目录/myapp 补充。/myapp 运行pip3 install -r requirements.txt 复制… CMD["py

TLDR： 一个简单的（单隐藏层）前馈Pytorch模型被训练来预测函数的性能大大低于使用Keras构建/训练的相同模型。为什么会这样，可以做些什么来减轻性能差异？ 在训练回归模型时，我注意到PyTorch的性能大大低于使用Keras构建的相同模型。 这种现象以前已经被观察和报道过: > 相同的模型在pytorch上产生的结果比在张量流上更差 pytorch中的CNN模型比Tensoflowflo

最近，我比较了Keras版本和Pytorch版本在同一数据集上的unet实现。但是，使用Keras，10个纪元后损失持续下降，准确率更高，而使用Pytorch，10个纪元后损失下降不均匀，准确率更低。有人遇到过这样的问题并有任何答案吗？ 最终的pytorch训练过程如下所示： 2019-12-15 18：14：20 纪元：9 迭代：1214/1219 损失：0.464673 acc：0.58171

我是PyTorch新手，目前正在做一个迁移学习的简单代码。当我训练我的模型时，我在准确性和损失的增加和减少之间得到一个大的变化。我对网络进行了50个纪元的训练，下面是结果: 有一些时期比其他时期具有更好的准确性和损失。然而，该模型在以后的时期丢失了它们。据我所知，准确性应该提高每一个时代。我是不是把训练代码写错了？如果不是，那这正常吗？有什么办法解决吗？是否应该保存先前的精度，并且只有在下一个历元

我在文本分类任务中使用Pytorch GRU训练模型（输出维度为5）。我的网络实现如下代码所示。 我用的是nn。损失函数的CrossEntropyLoss()和optim。SGD for optimizer。损失函数和优化器的定义是这样给出的。 我的培训程序大致如下所示。 当我训练这个模型时，验证准确性和损失是这样报告的。 它表明验证损失在第9个epoch之后不会减少，并且验证准确性自第一个epo

RNN的起因：现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，它的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。

PyTorch开发了与数据交互的标准约定，所以能一致地处理数据，而不论处理图像、文本还是音频。与数据交互的两个主要约定是数据集（dataset）和数据加载器（dataloader）。数据集是一个Python类，使我们能获得提供给神经网络的数据。数据加载器则从数据集向网络提供数据。

Torch是一个与Numpy类似的张量（Tensor）操作库，与Numpy不同的是Torch对GPU支持的很好，Lua是Torch的上层包装。 PyTorch和Torch使用包含所有相同性能的C库：TH, THC, THNN, THCUNN，并且它们将继续共享这些库。其实PyTorch和Torch都使用的是相同的底层，只是使用了不同的上层包装语言。LUA虽然快，但是太小众了，所以才会有PyTorch（Python+Torch）的出现。

PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）

PyTorch 是一个基于 python 的科学计算包，主要针对两类人群： 作为 NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算 作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台