Dense(32, activation = 'relu',kernel_regularizer = l2(1e-5))用pytorch怎么写

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Sequential` 以及 `nn.Linear` 模块来实现 Dense 层。同时，可以在 `nn.Linear` 模块中设置激活函数和正则化项。

以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(in_features=输入特征数, out_features=32),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(in_features=32, out_features=输出特征数),
    nn.Dropout(0.5),
)

# 添加正则化项
model[0].weight_regularizer = nn.L2Loss()

# 打印模型结构
print(model)

其中，`输入特征数` 和 `输出特征数` 分别为输入和输出张量的形状。在第一个 `nn.Linear` 模块中，输入特征数为输入张量的形状，而输出特征数为 32。在第二个 `nn.Linear` 模块中，输入特征数为 32，而输出特征数为输出张量的形状。`nn.Dropout` 模块用于随机失活，避免过拟合。

`nn.Linear` 模块中的 `weight_regularizer` 属性可以设置正则化项，这里使用的是 L2 正则化，正则化系数为 1e-5。在 PyTorch 中，L2 正则化可以使用 `nn.L2Loss()` 实现，也可以使用 `torch.norm()` 函数计算 L2 范数。

相关问题

model = densenet121(pretrained=True) num_ftrs = model.classifier.in_features model.classifier = nn.Linear(num_ftrs, 4)与K.set_learning_phase(0) base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), ) for layer in base_model.layers: layer.trainable=False K.set_learning_phase(1) x = base_model.output x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) # let's add a fully-connected layer x = layers.Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) x = layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) # and a logistic l # ayer -- let's say we have 200 classes predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()

这是两个不同的深度学习模型的代码。第一个是使用PyTorch实现的DenseNet121模型，将其预训练的分类器替换为一个具有4个输出类的线性层。第二个是使用Keras实现的DenseNet121模型，该模型在ImageNet数据集上进行了预训练，但将其顶部的分类层移除，并添加了几个全连接层和一个softmax层，以适应另一个具有4个输出类的任务。这两个模型采用不同的框架和实现方式，但都使用了DenseNet121作为基础模型，并且都是用于分类任务。

input_image = Input(shape=(L, H)) dropout1 = Dropout(0.25)(input_image) dense1 = Dense(4096, input_shape=(L, H) , activation='relu')(dropout1) dropout2 = Dropout(0.25)(dense1) dense2 = Dense(4096, activation='relu')(dropout2) dropout3 = Dropout(0.25)(dense2) dense3 = Dense(35, activation='relu')(dropout3) input_numeric = Input(shape=(M,N)) concat = K.concatenate([input_numeric, dense3], axis=2) dropout4 = Dropout(0.5)(concat) output = Dense(26, activation='softmax')(dropout4) model = Model(inputs=[input_image, input_numeric], outputs=output) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy']) model.fit([train_img_x, train_data_x], train_y, batch_size=15, epochs=10, validation_split=0.2) 报错validation_split is only supported for Tensors or NumPy arrays, found following types in the input: [<class 'torch.Tensor'>, <class 'torch.Tensor'>] ，如何解决

这个报错是因为你在使用 PyTorch 的张量作为输入数据，而 `validation_split` 参数只支持使用 Tensor 或 NumPy 数组作为输入数据。要解决这个问题，你可以将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组或 Tensor 对象，然后再将其传递给 `validation_split` 参数。你可以使用以下代码来转换 PyTorch 张量为 NumPy 数组：

data_numpy = data_tensor.cpu().numpy()

其中，`data_tensor` 是你要转换的 PyTorch 张量。

另外，你还需要将训练数据和验证数据都转换为 NumPy 数组或 Tensor 对象，然后再将其传递给 `model.fit()` 方法。你可以使用以下代码将 PyTorch 张量转换为 Tensor 对象：

data_tensor = data_tensor.to(device)

其中，`device` 是你使用的设备，如 CPU 或 GPU。