DANN torch

时间: 2023-10-17 10:36:17 浏览: 58
对于给出的引用内容,它们都是与PyTorch库中的函数和操作相关的。是关于计算向量中的对数和指数的函数,是关于连接张量的函数,是关于初始化张量的函数。 关于"DANN torch"的问题,根据提供的引用内容,无法确定"DANN torch"具体指的是什么。如果有关于"DANN torch"的上下文或其他信息可以提供的话,我可以更好地回答您的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pytorch BiLSTM+CRF代码详解](https://blog.csdn.net/weixin_30694389/article/details/113381441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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DANN pytorch

DANN是一个域自适应神经网络,用于域适应任务。它包括两个主要组件:特征提取器和域分类器。特征提取器从输入数据中提取特征,并将其传递给域分类器进行分类。在训练过程中,DANN通过最小化源域和目标域之间的差异来学习共享特征,从而提高模型在目标域上的性能。在PyTorch中,可以使用torch.nn.Module来实现DANN模型。

dann代码pytorch

以下是使用PyTorch实现的ChitGPT模型代码,其中包括了模型的定义和训练过程。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers): super(ChitGPT, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size) def forward(self, x, hidden): embedded = self.embedding(x) output, hidden = self.lstm(embedded, hidden) output = self.fc(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): weight = next(self.parameters()).data return (weight.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_dim).zero_(), weight.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_dim).zero_()) class ChitGPTDataset(Dataset): def __init__(self, text, seq_length, device): self.seq_length = seq_length self.device = device self.vocab = sorted(list(set(text))) self.char_to_idx = {c: i for i, c in enumerate(self.vocab)} self.idx_to_char = {i: c for i, c in enumerate(self.vocab)} self.text = [self.char_to_idx[c] for c in text] def __len__(self): return len(self.text) - self.seq_length def __getitem__(self, idx): x = torch.tensor(self.text[idx:idx+self.seq_length], dtype=torch.long).to(self.device) y = torch.tensor(self.text[idx+1:idx+self.seq_length+1], dtype=torch.long).to(self.device) return x, y def train(model, optimizer, criterion, train_loader, num_epochs): model.train() for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 hidden = model.init_hidden(train_loader.batch_size) for i, (x, y) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output, hidden = model(x, hidden) loss = criterion(output.view(-1, output.size(2)), y.view(-1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 print('Finished epoch %d' % (epoch + 1)) ``` 使用上述代码可以定义一个ChitGPT模型,并且训练该模型。需要注意的是,这里的ChitGPT模型是基于LSTM实现的。在训练过程中,需要提供一个ChitGPTDataset数据集对象,并将其作为参数传递给DataLoader用于生成批次数据。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\dann.py", line 282, in <module> main(args) File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\dann.py", line 133, in main train(train_source_iter, train_target_iter, classifier, domain_adv, optimizer, File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\dann.py", line 188, in train y, f = model(x) # 给定输入 x,模型将计算输出 y 和一些中间特征 f File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\common\modules\classifier.py", line 77, in forward f = self.pool_layer(self.backbone(x)) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 119, in forward input = module(input) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\pooling.py", line 1132, in forward return F.adaptive_avg_pool2d(input, self.output_size) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1036, in adaptive_avg_pool2d _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\utils.py", line 34, in _list_with_default raise ValueError('Input dimension should be at least {}'.format(len(out_size) + 1)) ValueError: Input dimension should be at least 3问题出在哪

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