教你使用torchlayers 来构建PyTorch 模型(附链接)
本文约1200字,建议阅读5分钟
附链接:
https://github.com/szymonmaszke/torchlayers
pip install --user torchlayers
torch.nn 和 torchlayers 层的混合使用
形状和维度推断(卷积、线性输入和BatchNorm)
默认的卷积核v大小
卷积的填充默认为 “same”
torchlayers池化层的使用(和Keras 相似,全局最大池化)
import torch
import torchlayers as tl
# torch.nn and torchlayers can be mixed easily
model = torch.nn.Sequential(
tl.Conv(64), # specify ONLY out_channels
torch.nn.ReLU(), # use torch.nn wherever you wish
tl.BatchNorm(), # BatchNormNd inferred from input
tl.Conv(128), # Default kernel_size equal to 3
tl.ReLU(),
tl.Conv(256, kernel_size=11), # "same" padding as default
tl.GlobalMaxPool(), # Known from Keras
tl.Linear(10), # Output for 10 classes
)
# Image...
mnist_model = tl.build(model, torch.randn(1, 3, 28, 28))
# ...or text
# [batch, embedding, timesteps], first dimension > 1 for BatchNorm1d to work
text_model = tl.build(model, torch.randn(2, 300, 1))
class _MyModuleImpl(torch.nn.Linear):
def post_build(self):
# You can do anything here really
torch.nn.init.eye_(self.weights)
OpenAI is Adopting PyTorch... They Aren’t Alone
链接:https://www.kdnuggets.com/2020/01/openai-pytorch-adoption.html
Gentle Introduction to PyTorch 1.2
链接:https://www.kdnuggets.com/2019/09/gentle-introduction-pytorch-12.html
Tokenization and Text Data Preparation with TensorFlow & Keras
链接:https://www.kdnuggets.com/2020/03/tensorflow-keras-tokenization-text-data-prep.html
END
转自: 数据派THU 公众号;
版权声明:本号内容部分来自互联网,转载请注明原文链接和作者,如有侵权或出处有误请和我们联系。
合作请加QQ:365242293
数据分析(ID : ecshujufenxi )互联网科技与数据圈自己的微信,也是WeMedia自媒体联盟成员之一,WeMedia联盟覆盖5000万人群。
关注公众号:拾黑(shiheibook)了解更多
[广告]赞助链接:
四季很好,只要有你,文娱排行榜:https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣:https://www.0xu.cn/

随时掌握互联网精彩
- 1 热爱与坚守 7904645
- 2 中核集团重大突破:成功产出第一桶铀 7808432
- 3 十分钟很短但这是她30年的痛苦 7712267
- 4 这份防中暑秘籍请收好 7617094
- 5 罗马仕中层:五个老板全跑马来西亚了 7523114
- 6 一片热带植物叶子何以卖到30万元 7428435
- 7 净网:来看1起侵犯公民个人信息案 7327789
- 8 00后大学舍友 最熟悉的陌生人 7235990
- 9 第二代居民身份证迎换证高峰 7142983
- 10 3000万辆中国汽车利润不及丰田1家 7044801