массив. Вот шаги:

Отличный ответ - большое спасибо!

ясь узнать, как работает pytorch, я пытаюсь выполнить оценку максимального правдоподобия некоторых параметров в многомерном нормальном распределении. Однако, похоже, он не работает ни для одного из параметров, связанных с ковариацией. Итак, мой ...

Правильно ли говорить, что предоставленный аргумент градиента является градиентом, вычисленным в последней части сети?

аю документацию PyTorch и нашел пример, где они пишут

Просто напечатайте модель после определения объекта для класса модели

И используя его в

аюсь построить cnn последовательным контейнером PyTorch, моя проблема в том, что я не могу понять, как сплющить слой. main = nn.Sequential() self._conv_block(main, 'conv_0', 3, 6, 5) main.add_module('max_pool_0_2_2', nn.MaxPool2d(2,2)) ...

Помимо этого, вы можете представить нам немного меньший пример и немного подробнее определить вашу проблему. Если что-то не так, оставьте комментарий с подробным объяснением проблемы (например, почему вы полагаете, что ваша реализация неверна).

код пытается использовать пользовательскую реализацию dropout: %reset -f import torch import torch.nn as nn # import torchvision # import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as ...

Я надеюсь, что это помогает и извините за путаницу.

мер, у меня есть сеть, которая принимает тензор [N, 7] (N - это число образцов) в качестве входных данных, а тензор [N, 4] - в качестве выходных данных, а «4» представляет вероятности различных классов. А метки обучающих данных имеют форму ...

+ Б).

я проблемы с пониманием документации для модуля LSTM PyTorch (а также RNN и GRU, которые похожи). Что касается результатов, он говорит: Выходы: выход, (h_n, c_n) output (seq_len, batch, hidden_size * num_directions): тензор, содержащий выходные ...

Ах ... двойной делитель масштабирования. Виноват. Я обновил уравнение, хотя все еще использовал старое значение -2,25.

у визуализировать вес слоя нейронной сети. Я использую Pytorch. import torch import torchvision.models as models from matplotlib import pyplot as plt def plot_kernels(tensor, num_cols=6): if not tensor.ndim==4: raise Exception("assumes a 4D ...

 поскольку графические процессоры не хороши в вычислениях двойной точности. Кроме того, с плавающей точкой достаточно для глубокого обучения.

я есть 2 массива, которые я конвертирую в тензоры, чтобы использовать объект TensorDataset.