hi_niaoer 2023-03-14 23:13 采纳率: 50%

# tensorflow的probability在pytorch中有没有对应的包

• 写回答

#### 3条回答默认 最新

• PellyKoo 2023-03-15 09:53
关注

pytorch里面还没有与convolution1dflipout相对应的卷积层，你要不然就结合pyro这种概率编程库自己实现这个层，要不然就要用pytorch里的自定义层的功能自己实现。

``````import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.parameter import Parameter

# 定义 Conv1dFlipout 层
class Conv1dFlipout(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True):
super(Conv1dFlipout, self).__init__()

# 初始化各种参数
self.in_channels = in_channels          # 输入通道数
self.out_channels = out_channels        # 输出通道数
self.kernel_size = kernel_size          # 卷积核大小
self.stride = stride                    # 步幅
self.dilation = dilation                # 空洞
self.groups = groups                    # 分组卷积
self.bias = bias                        # 是否使用偏置项

# 定义权重均值和对数标准差，这些参数是需要学习的
self.weight_mean = Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels // groups, kernel_size))
self.weight_logstd = Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels // groups, kernel_size))

# 定义偏置项的均值和对数标准差，这些参数是需要学习的
if bias:
self.bias_mean = Parameter(torch.Tensor(out_channels))
self.bias_logstd = Parameter(torch.Tensor(out_channels))
else:
self.register_parameter('bias_mean', None)
self.register_parameter('bias_logstd', None)

# 重置各个参数的初始值
self.reset_parameters()

# 重置各个参数的初始值
def reset_parameters(self):
nn.init.kaiming_uniform_(self.weight_mean, a=math.sqrt(5))
nn.init.constant_(self.weight_logstd, -10)

if self.bias is not None:
fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight_mean)
bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
nn.init.uniform_(self.bias_mean, -bound, bound)
nn.init.constant_(self.bias_logstd, -10)

# 定义前向传播函数
def forward(self, x):
weight_epsilon = torch.randn(self.weight_mean.shape).to(x.device)
weight = self.weight_mean + weight_epsilon * torch.exp(self.weight_logstd)

if self.bias is not None:
bias_epsilon = torch.randn(self.bias_mean.shape).to(x.device)
bias = self.bias_mean + bias_epsilon * torch.exp(self.bias_logstd)
else:
bias = None

# 获取输入和权重的维度
batch_size, input_channels, input_length = x.size()
output_channels, _, kernel_size = weight.size()

# 计算输出的维度
output_length = (input_length + 2 * self.padding - dilation * (kernel_size - 1) - 1) // self.stride + 1

# 将输入和权重张量重塑为卷积运算所需的形状
x = x.view(batch_size, input_channels // self.groups, self.groups, input_length)
weight = weight.view(output_channels, input_channels // self.groups, self.groups, kernel_size)

# 使用groups进行卷积运算
output = F.conv1d(x, weight, bias, stride=self.stride, padding=self.padding, dilation=self.dilation, groups=self.groups)

# 将输出张量重塑为卷积运算输出的形状
output = output.view(batch_size, output_channels, output_length)

return output

``````

一个新的卷积结构就要重定义一个新的卷积层，这还是其中一个示例。所以说，既然这么麻烦，算了还不如直接调用tensorflow现成的

本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?
评论 编辑记录
1人已打赏

• 系统已结题 3月23日
• 已采纳回答 3月15日
• 创建了问题 3月14日

#### 悬赏问题

• ¥15 如何删除这个虚拟音频
• ¥50 hyper默认的default switch
• ¥15 网站打不开，提示502 Bad Gateway
• ¥20 基于MATLAB的绝热压缩空气储能系统代码咨询
• ¥15 R语言建立随机森林模型出现的问题
• ¥15 中级微观经济学，生产可能性边界问题
• ¥15 TCP传输时不同网卡传输用时差异过大
• ¥15 请各位看看我写的属于什么算法，或者有更正确的写法？
• ¥15 html5 qrcode 扫描器
• ¥15 爬取网页信息并保存需要完整代码