pytorch实现网络权值共享 / 张生荣

pytorch动态网络以及权重共享实例

pytorch 动态网络+权值共享 pytorch以动态图著称,下面以一个栗子来实现动态网络和权值共享技术: # -*- coding: utf-8 -*- import random import ...

首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享. Functional ...

目录 pytorch中的权值初始化 pytorch中的权值初始化官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Modu ...

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和f ...

一. MovingAverage权值滑动平均更新 1.1 示例代码: def create_target_q_network(self,state_dim,action_dim,net): state ...

由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. ...

pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法,有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight,而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的,此时可以使用torch.nn.functi ...

实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

之前看了很多关于图的遍历的代码今天我用了常用的数据结构写出来纯属于算法性方面还有待提高时间复杂度最坏情况下O(2^n) 最优:O(n^2) 线路图为双向带有权值比如A-B距离是5000 ...

在使用tensorflow中,我们常常需要获取某个变量的值,比如:打印某一层的权重,通常我们可以直接利用变量的name属性来获取,但是当我们利用一些第三方的库来构造神经网络的layer时,存在一种情况 ...

本文实例为大家分享了C++计算任意权值单源最短路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下一.有Dijkstra算法求最短路径了,为什么还要用Bellman-Ford算法 Dijkstra算法不适合用于 ...

神经网络一般用GPU来跑,我们的神经网络框架一般也都安装的GPU版本,本文就简单记录一下GPU使用的编写. GPU的设置不在model,而是在Train的初始化上. 第一步是查看是否可以使用GPU s ...

目录 1.效果 2.环境 3.用到的代码 1.效果 2.环境 1.pytorch 2.visdom 3.python3.5 3.用到的代码 # coding:utf8 import torch fro ...

问题 // loss 突然变成0 python train.py -b=8 INFO: Using device cpu INFO: Network: 1 input channels 7 outpu ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dil ...

pytorch中的权值初始化官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Module.apply(fn) # 递归的 ...

目录定义神经网络权重初始化方法1:net.apply(weights_init) 方法2:在网络初始化的时候进行参数初始化常用的操作利用nn.Parameter()设计新的层 nn.Flat ...