我想了解JcJohnson/Karpathy的代码用于在Lua和Torch中编写的RNN的一部分。如果你好奇,你可以在github上找到完整的项目。 https://github.com/jcjohnson/torch-rnn 我需要帮助的部分低于其从LanguageModel.lua文件: if #start_text > 0 then
if verbose > 0 then
我有一个让我困惑,我希望把它清除掉一些PyTorch例子。 首先,按照PyTorch页,我希望这些例子工作,因为做自己numpy的等价物即these。第一个例子非常直观。这些广播是兼容的: Image (3d array): 256 x 256 x 3
Scale (1d array): 3
Result (3d array): 256 x 256 x 3
就拿这些: torch.T
我需要添加一个L1规范作为正则化函数,以便在我的神经网络中创建一个稀疏条件。我想训练我的网络分类,我需要添加一个L1规范作为正规化者来创建稀疏条件。我需要训练网络进行分类,我先从pytorch开始,但我没有任何意识如何做到这一点。我尝试着自己构建一个L1规范,比如here,但没有工作。 有人可以帮助我吗?我需要把ConvTranspose2d在此之后正则,我想做些事情像这样Keras: model