在ResNet中，每个残差块由一个或多个卷积层组成，其中包含了跳跃连接。...__（初始化） 参数： 输入通道数`input_channels` 输出通道数`num_channels` 是否使用1x1卷积`use_1x1conv` 步幅`strides` 在初始化过程中，...2. resnet_block（残差网络块） 生成由多个残差块组成的残差网络块。...first_block：一个布尔值，表示是否为整个 ResNet 中的第一个残差块。 创建一个空列表 blk，用于存储构建的残差块。...在每个迭代中，首先检查是否为第一个残差块且 first_block 为 False。 如果是，则创建一个具有下采样（strides=2）的残差块，并将其添加到 blk 列表中。
但是要对具有多个维度/特征的数据进行建模，自回归模型需要有一些附加条件。首先，输入空间 X 需要对其特征进行确定排序。这就是为什么自回归模型通常用于具有内在时间步长序列的时间序列。...在我们的实现中，创建了一个与卷积滤波器大小相同、值为 1 和 0 的掩码。在进行卷积运算之前，这个掩码与权重张量相乘。...__init__(name='') self.conv2a = keras.layers.Conv2D(filters=h, kernel_size=1, strides=1)...通过量化输入值，可以达到快速收敛的目的。 输出目标对应于指示像素强度的分类（整数）值。 模型评价指标 PixelCNN也是一个分类问题，所以模型通过最大化目标的可能性来训练其参数。...它不应该影响第一个像素，因为它的值被建模为独立于所有其他像素。我们执行前向传播并获得其分布。给定分布后我们从多项式概率分布中抽取一个值。
并对所有 dropout 样本的损失值进行平均，就可以得到最终的损失值。...该方法以最后的损失值作为优化训练的目标函数，以最后一个全连接层输出中的最大值的类标签作为预测标签。当 dropout 应用于网络尾段时，由于重复操作而增加的训练时间并不多。...其中，dropout_num为超参数，表示Multi-Sample中，Multi的具体值，核心代码如下： self.dropouts = nn.ModuleList([nn.Dropout(dropout_p...= [stride] + [1] * (num_blocks - 1) #strides=[1,1] layers = [] for stride in strides...SCALER.step(optimizer) SCALER.update() optimizer.zero_grad() 其中，batch_n_iter为超参数
tensorflow.keras import layers,Sequential class BasicBlock(layers.Layer): #初始化函数 #filter_num:理解为卷积核通道的数目...，也就是channel的通道数 #stride = 1意味着对图片不进行采样 def __init__(self,filter_num,strides=1): #调用母类的初始化方法...__init__() #实现预处理层 self.stem=Sequential([layers.Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1)),...(512,layer_dims[3],strides=2) #out:[b,512,h,w] #经过运算之后不能得到h和w的值， #使用自适应的方法得到...#计算gradient grads=tape.gradient(loss,model.trainable_variables) #传给优化器两个参数
# 最后按照是否下采样进行判定添加下采样的跳连 # 最后过激活函数relu class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides...__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path =...= Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs # residual等于输入值本身，即residual...model-----------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) # cp_callback 保存模型的结果，也就是各个卷积核、w的参数...x_test, y_test), validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() # 保存模型的参数
基本的模型完成了搭建后，我们看前向处理是怎么做的，即数据如何从卷积层一步步传到最后的全连接层，最后输出一个预测值。...这里我们以ResNet系列网络为例。...__init__() self.conv1=layers.Conv2D( filter_num,(3,3),strides=stride,padding="same") self.bn1...__init__() #预处理层 self.stem = Sequential([layers.Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1)),...多个basicBlock的叠加就组成了resblock，而ResNet系列网络就是由多个不同resBlock组成的。
Sequential, Model, datasets, optimizers # 自定义的预处理函数 def preprocess(x, y): # 调用此函数时会自动传入x,y对象，shape为[...(x, dtype=tf.float32) / 255.-1 # 转成整型张量 y = tf.cast(y, dtype=tf.int32) # 返回的x,y将替换传入的x,y参数...__init__() #第一个卷积单元 self.conv1= layers.Conv2D(filter_num, kernel_size=(3,3), strides=...# 堆叠4个Block,每个Block包含了多个BasicBlock，设置步长不一样 self.layer1= self.build_resblock(64, layer_dims[0]...2) self.layer4= self.build_resblock(512, layer_dims[3], stride= 2) # 通过Pooling层将高宽降低为1
return tf.log(x) / tf.log(2.0) # TensorFlow和Keras的交互 class PyramidROIAlign(KE.Layer): """在特征金字塔的多个层上实现了...宽度和高度是Layer构造函数中池化层中的特定值。...事实上，在每个bin中心仅插入一个值（无池）几乎同样有效。”...tf.int32), box_range], axis=1) # [batch*num_boxes, 3] # 截止到目前，我们获取了记录全部...**kwargs：不推荐的参数支持。
一、问题背景 在Python中，TypeError通常发生在函数或构造函数调用时参数不匹配的情况下。...特别是，TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'comment’这个错误表明在创建某个类的实例时，构造函数__init__(...这种情况通常发生在定义类时，构造函数需要接收一个或多个参数，但在创建类的实例时没有提供足够的参数。...__init__() # 没有传递必需的参数给Base的构造函数 # 引发TypeError new_derived = Derived() 原因三：错误的参数顺序 如果构造函数的参数顺序与调用时提供的不一致..., "Alice") # 引发TypeError，如果定义中author在comment之前 三、解决方案 方案一：确保构造函数参数完整 在创建类的实例时，确保提供所有必需的参数。
掩膜矩阵为1的地方表示要保持的权重，为0的地方表示要剪掉的权重。 剪枝的不同力度，从单个神经元和连接到整个网络层 模型剪枝的力度可以是权重、神经元到整个网络层。...-1(距离0值越远)。...__init__() self.conv1 = Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=1,...Non-trainable params: 20,394，即多了20394个不可训练的参数。...是tensorflow-model-optimization为网络中的每个权重添加的不可训练掩码，表示是否要修剪该权重，掩码为0或1。
class HWDataset(HWData, Dataset): def __init__(self) -> None: super()....# 记录过程数据(损失函数的值) self.counter += 1 if(self.counter % 10 == 0):..._plot_progress() #绘制训练过程中损失函数的值 # 随机抽一张图，验证查看 def random_eval_model(self): (data, target...=(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), activation='...下一篇谈谈巨量参数的语言模型，如何在降低参数精度载入、增加AB低秩矩阵Tuning层来节省Full Fine-Tunning全量微调的计算资源需求。完整代码地址
在ResNet中，每个残差块由一个或多个卷积层组成，其中包含了跳跃连接。...CIFAR10中有10类物体，标签值分别按照0~9来区分,他们分别是飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog...为减小运行时间，本实验选取其中1000张作为训练集。...对于每一行，使用rstrip()方法去除行末尾的换行符，并使用split(',')方法将行按逗号分割为多个标记。最终，将所有行的标记组成的子列表存储在tokens列表中。...对于tokens中的每个子列表，将子列表的第一个元素作为键（name），第二个元素作为值（label），最终返回一个包含这些键值对的字典。 b.
描述器是一个 实现了 __get__、 __set__和__delete__中1个或多个方法的类对象。...由以上输出结果可以得出结论： 参数解释 __get__(self, instance, owner) instance 表示当前实例 owner 表示类本身, 使用类访问的时候， instance为None...__set__(self, instance, value)方法，返回值为None。 删除：del instance.descriptor实际是调用了descriptor....__delete__(self, obj_instance)方法，返回值为None 疑问三：描述器有哪些应用场景 我们想创建一种新形式的实例属性，除了修改、访问之外还有一些额外的功能，例如 类型检查、...我们可以使用方法来封装每个实例变量，获取和设置该实例变量的值。为了确保实例变量不被外部访问，可以把这些实例变量定义为私有的。
ResNet（图4右），34层是按有参数更新的层来计算的，图4所示的34层ResNet中有参数更新的层包括第1层卷积层，中间残差部分的32个卷积层，以及最后的一个全连接层。...图4 ResNet34的网络结构 接下来我们先定义残差块： 1 class residual_lock(tf.keras.layers.Layer): 2 def __init__(self...时，输出特征图大小减半， 17 # 需要对残差块的输入使用步长为2的卷积来进行下采样，从而匹配维度 18 if strides !...“tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau”函数可以用来动态调整学习率，参数“monitor”是我们要监测的指标，“factor”是调整学习率时的参数（新的学习率=旧的学习率...图5 ResNet34训练过程中Accuracy和Loss的变化 （橙色为训练集，蓝色为验证集） 最终在验证集上的准确率为76.12%，有过拟合的现象，准确率还有提升的空间。
抓取人脸关键信息其实不难，我们只要使用多个卷积网络识别人脸图片，把识别结果转换成一个一维向量，该向量里面的分量其实就是人脸图像的关键信息，在深入人脸变换之前，我们先看一个简单的自动编解码器，首先我们构造编码器...，也就是识别输入数据对应的关键信息： class AutoEncoder(): def __init__(self, input_dim, encoder_conv_filters, encoder_conv_kernel_size..._build() #根据参数构建网络层 def _build(self): encoder_input = Input(shape = self.input_dim, name...，上面绿色的5*5矩阵就是阴影对应的卷积内核与底部矩阵做卷积后的结果，keras框架给我们提供了接口直接实现反卷积操作：Conv2DTranspose，接下来我们看看解码器的实现： def __init..._build() #根据参数构建网络层 def _build(self): ....
import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __init...Inception块是由多个不同大小的卷积核和池化操作组成的，它们在不同的分支中并行进行操作，然后将它们的输出在通道维度上进行拼接。...在残差块中，输入通过一个或多个卷积层后，与原始输入进行相加操作。这种设计允许信息在网络中直接跳过一些层级，使得网络能够更容易地学习残差（原始输入与输出之间的差异），从而加速训练和改善模型的收敛性。...这样可以减少模型的计算复杂度和参数量，并且有助于防止过拟合。 在残差网络（ResNet）中，每个残差块通过跳跃连接将输入直接添加到输出中，确保了信息的流动。...这样可以显著减少参数数量和计算量。
Inception作用：代替人工确定卷积层中的过滤器类型或者确定是否需要创建卷积层和池化层，即：不需要人为的决定使用哪个过滤器，是否需要池化层等，由网络自行决定这些参数，可以给网络添加所有可能值，将输出连接起来...，网络自己学习它需要什么样的参数。...__init__() self.ch = ch self.strides = strides # 设置各卷积的内容，按照inception的结构依次设置...= num_blocks self.init_ch = init_ch # 直接为初始化中的值（3*3卷积核，步长为1） self.c1 = ConvBNRelu...__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path =
的，也就是（对应数学符号的0~9） 1.2 测试结果： 在超参数为batch_size = 64，learning_rate = 0.01 ，momentum = 0.5 ，EPOCH = 10的情况下...，随着测试样本变化，准确率变化如下图所示，准确率为98.2%，有较高的准确率。...= self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x 2.2 测试结果： 在超参数为...,use_1x1conv=False, strides=1): super()....nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)), nn.Flatten(), nn.Linear(512, 10)) 3.2 测试结果： 在超参数为
首先我们搭建一个单输入（一张图像）多输出（图像的多个属性，比如衣服的颜色，类型）的CNN。...(axis=1) == y_test) # 爱算啥就算啥 # 定义Callback器，计算验证集的acc，并保存最优模型 class Evaluate(Callback): def __init...： function: 要实现的函数，该函数仅接受一个变量，即上一层的输出 output_shape: 函数应该返回值的shape，可以是一个tuple，也可以是一个根据输入shape mask:...掩膜 arguments: 可选参数，字典，用来记录向函数中传递的其他关键字参数 例子： # add a x -> x^2 layer model.add(Lambda(lambda x: x **...__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # Create a trainable weight variable for
首次出现在在NLP 上的注意力背后的主要思想是为数据的重要部分添加权重。在卷积神经网络的情况下，第一个注意机制是在卷积块注意模型中提出的。其中注意机制分为两个部分:通道注意模块和空间注意模块。...空间注意模块通过将图像分解为两个通道，即最大池化和跨通道的平均池化来创建特征空间的掩码。这一层是卷积层的输入，卷积层只应用一个保持与输入相同大小的滤波器。...所以可以在 python 中使用 **kwargs 功能，它通过使用字典将关键字参数解包到一个函数中。只需将 **kwargs 添加到使用与主构建块相同的参数的函数中。...已经定义了神经网络的架构，下面就是评估其他超参数。随着超参数数量的增加，搜索空间的复杂性也随之增加。如果没有明显的差异，许多不同类型的参数组合可能会使解释变得困难。...正系数表示性能值增加，而负值表示性能值降低。当使用重建损失时，负系数将表示性能提高。 从这个简单的线性模型中，可以看到选择添加到主构建块中的三种不同类型的层提高了模型的性能。
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