layers.py中,超参w:8192*100,如何找到W并修改
时间: 2024-03-03 15:51:29 浏览: 18
在 `layers.py` 中,如果想要找到超参 `w` 并修改它的形状,可以在相应的函数中找到 `w` 的定义,并修改它的形状。例如,如果想要修改全连接层的权重矩阵 `w` 的形状,可以在 `affine_forward` 函数中找到 `w` 的定义,并重新赋值它的形状。具体的代码修改如下:
```python
def affine_forward(x, w, b):
out = None
# Reshape x into rows
N = x.shape[0]
x_row = x.reshape(N, -1) # (N, 6272)
# Modify the shape of w to (6272, 200)
w = np.random.randn(6272, 200)
out = np.dot(x_row, w) + b.reshape(1, -1) # (N, 200)
cache = (x, w, b)
return out, cache
```
在这个例子中,我们将权重矩阵 `w` 的形状修改为 (6272, 200),并用随机数重新初始化它。这样就可以修改超参 `w` 的形状并进行相应的调整了。当然,如果要修改其他函数中的超参 `w`,也可以按照类似的方式进行修改。
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layers.py import numpy as np ''' 全连接层:矩阵变换,获取对应目标相同的行与列 输入x: 2*32*16*16 输入x_row: 2*8192 超参w:8192*100 输出:矩阵乘法 2*8192 ->8192*100 =>2*100 '''
这段代码是一个注释,描述了一个全连接层的实现。根据注释中的描述,这个全连接层的输入数据 `x` 的形状是 (2, 32, 16, 16),其中 2 是样本数,32 是通道数,16*16 是每个通道的特征数。输入数据 `x` 会被重塑为一个二维矩阵 `x_row`,其中每行是一个样本,每列是一个特征。`x_row` 的形状是 (2, 8192),其中 8192 = 32*16*16。超参 `w` 的形状是 (8192, 100),其中 100 是输出的特征数。
在这个全连接层中,我们需要将输入数据 `x_row` 与超参 `w` 进行矩阵乘法运算,得到一个输出矩阵。输出矩阵的形状是 (2, 100),其中每行是一个样本,每列是一个输出特征。这个全连接层的作用是将输入数据 `x` 中的每个样本映射到一个长度为 100 的向量空间中,从而使得不同的样本之间可以进行比较和分类。
Traceback (most recent call last): File "D:\03lyf\代码\models.py", line 21, in <module> from keras.layers.merge import _Merge ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.merge'
这个错误提示表明您的环境中没有安装 Keras 2.2.4 版本或者该版本的 Keras 不支持 `keras.layers.merge` 模块。
您可以尝试升级 Keras 的版本,或者将代码中导入 `keras.layers.merge` 模块的语句改为导入 `keras.layers` 模块并使用 `keras.layers.concatenate` 函数,例如:
```python
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, concatenate
merged = concatenate([input1, input2])
```
另外,如果您使用的是 Keras 2.4.3 及以下版本,可以使用 `keras.layers.Concatenate()` 函数代替 `_Merge` 类,例如:
```python
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Concatenate
merged = Concatenate()([input1, input2])
```
如果您使用的是 Keras 2.4.4 及以上版本,可以直接导入 `tensorflow.keras.layers` 模块,例如:
```python
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, concatenate
merged = concatenate([input1, input2])
```
请注意,如果您使用的是 GPU 版本的 TensorFlow,需要将 `tensorflow.keras.layers` 改为 `tensorflow.python.keras.layers`。