paddle与pytorch的Multheadattention类不一样,有没有人可以让paddle与pytorch完全对齐啊
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编程过程同样一般如下:
- 数据准备:一般包含认知数据,从文件中加载数据,打乱数据归一化等数据预处理,使用 torch.utils.data.DataLoader导入。
- 网络配置:一般包括,网络搭建(继承nn.Module,网络结构,定义前向传播),实例化,定义损失函数和优化器。
- 网络训练:一般包括,前向传播求输出和损失,使用损失反向传播和优化器,打印相关loss信息和保存模型等等。(通过torch.utils.data.DataLoader导入的数据一般直接可以在训练时用枚举函数enumerate取出)
- 网络预测:一般包括,数据预处理,输入模型开始预测。
可以看出,使用pytorch更符合我们推导数据处理以及正反向传播的一般思路。
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