我在torch中发现了一个代码，我必须将其更改为keras，但我找不到与其中一些相同的代码。例如，我更改了其中一些，如下所示，但我不确定它们是真是假： `torch.tensor` to `K.variable` ( `K` is `from keras import backend asK`) torch.empty((3,) + requested_shape) to K.zeros((3,) + requeste
浏览 9提问于2019-04-24得票数 1
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因此，改变一个将在另一个中反映出来。所以，我在这里对张量t2中的一些值进行切片和更新不出所料，它在t2和arr中进行了更新，因为它们共享相同的内存缓冲区。请记住，t1是使用torch.Tensor()构造的，而t2是使用torch.from_numpy()构造的Out[100]:
2 23 6 23[to
浏览 173提问于2018-01-28得票数 43
test = np.array(test).astype(float) ->[0.01171875 0.01757812 0.02929688]
test_torch 看来from_numpy如果我想完全相同地转换这个浮点数据，我应该使用什么样的<em
浏览 6提问于2021-08-04得票数 1
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关于Tensorflow是如何定义其线性层的，我有一个快速的(也可能是愚蠢的)问题。在PyTorch中，线性(或稠密)层定义为，y=x^T+b，其中A和b是线性层的权重矩阵和偏置向量(见)。然而，我无法精确地为Tensorflow找到一个等价的方程！它和PyTorch是一样的还是只是y=x+b？
提前谢谢你！
浏览 3提问于2021-03-14得票数 11
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我有一个浮点值的列表(或者，一个numpy数组)。我想创建一个1d火炬张量，它将包含所有这些值。我可以创建torch张量并运行一个循环来存储值。但是我想知道有没有什么方法，我可以从列表或数组中创建一个带有初始值的torch张量？也建议我，如果有任何蟒蛇的方式来实现这一点，因为我在pytorch工作。
浏览 1提问于2017-03-20得票数 14
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我想将一些代码从keras移植到pytorch，但我在PyTorch中找不到与Keras的binary_crossentropy等效的代码。PyTorch的binary_cross_entropy与keras的行为不同。import torchinput = torch.tensor([[ 0.6845, 0.24
浏览 1提问于2018-07-12得票数 0
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我注意到一些有趣的东西，当我试图把一个经过火炬训练的模型移植到tensorflow (TF)。当PixelShuffle操作的输出通道大于一个时，TF中对应的depth_to_space函数不等效(注:我将输入转换为，输出转换回)。我想知道这是预期的行为还是有误解？具体来说，torch_out = nn.PixelShuffle(2)(input)# TF/Keras</em
浏览 4提问于2021-07-06得票数 0
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我想在keras上的MNIST数据集上实现i-RevNet，并从i-RevNet的输出生成原始的28*28输入图像，但我没有线索。我能找到的在线资源都是基于tensorflow的。
浏览 2提问于2018-08-08得票数 0
我正在尝试一种医学图像的ODE模型，以获得一些分割结果。在进行实验时，出现了这个错误：TypeError: div(): argument 'other' (position 1) must be Tensor, not numpy.bool_，在代码的下面一节中，将错误指示给最后一行：
def apply_data_augmentation(self, image, mask): patch = torch.from_numpy(image.transpose(2, 0, 1)).fl
浏览 2提问于2019-12-28得票数 1
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我使用mmdnn将两个模型(vgg16和resnet50)从带有TensorFlow后端(来自as model.save文件)的Keras转换为PyTorch。这是通过以下方式完成的：
A = imp.load_source('MainModel','/weights/keras_to_<e
浏览 4提问于2021-06-16得票数 6
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火炬中的Keras函数类视图
、、、、
我正在将Torch和lua中的一些代码转换为Keras和python。在Keras中是否有类似于Torch中的的函数？编辑：，我想使用该函数将卷积层的输出转换为适当的形状，作为输入到完全连接的层。
浏览 0提问于2017-08-04得票数 1
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我得到一个pandas DataFrame，如下所示，并希望将其转换为torch.tensor以进行嵌入。h]3 [a, cb]
但是它得到了一个错误：
TypeError:无法转换numpy.str_类型的np.ndarray。唯一受支持的类型是: float64、float32、float16、in
浏览 18提问于2020-07-17得票数 0
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所以我看到了一些RNN的代码，在前向概率方法中，他们做了这样的检查： if inputs.is_cuda:device = inputs.get_device() device = torch.device("cpu") logits = torch.zeros(self.seq_len
浏览 145提问于2020-03-17得票数 4
我的问题是，在PyTorch中，我无法重现我在Keras中所取得的MSE损失。=======] - 0s 18us/step>>>Train MSE: 0.1499910642017781from keras.models import load_model
<em
浏览 0提问于2019-03-10得票数 3
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我正在尝试将Keras模型转换为PyTorch。现在，它涉及来自keras的keras。当我在pytorch中使用torch.nn.UpsamplingNearest2d时，由于UpSampling2D在keras中的默认值是nearest，因此得到了不同的不一致结果。= torch.nn.UpsamplingNearest2d(2)(t1)
Out[4]: torch<
浏览 17提问于2022-03-23得票数 1
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TLDR
长周期的火炬模型训练：为了理解这个问题，我在Keras
浏览 31提问于2022-09-04得票数 40
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我想在python中导入一个csv数据文件，以便创建一个后续的神经网络(使用pytorch)。该文件有4列和大约1000行，第一行作为标题。哪种方法是最好的？
浏览 89提问于2021-11-18得票数 0
根据本文的研究，https://arxiv.org/abs/1705.09783如何在Keras中实现这种GAN的鉴别器和发生器的损耗函数？
浏览 0提问于2021-06-17得票数 1
如果是的话，当训练数据有三维时，input_shape参数的值是多少？image, label = val_dset.., 0.2471, 0.3176, 0.3059]]]) 1输出：关于网络：from tensorflow import keras
model = <e
浏览 3提问于2022-04-08得票数 1
与Tensorflow相比，我的UNet具有不同的参数，经过大量的研究，我发现TF码中的级联步骤将参数添加到我的模型中(+3,133,440)。当然，我对此有一些怀疑，但是有和没有这一层的总结确实给出了不同的结果。谁能看看吗？ p = tf.keras.layers.Dropout(0.3)(p)
def encoder(input
浏览 1提问于2022-06-23得票数 -1
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