hi_niaoer 2023-03-14 23:13 采纳率: 50%
浏览 31
已结题

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

请问下大家tensorflow中的probability在pytorch中有没有对应的包,我非科班学了好久pytorch,结果发现probability中的convolution1dflipout在pytorch中找不到😭

  • 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.padding = padding                  # 填充
            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
查看更多回答(2条)

报告相同问题?

问题事件

  • 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