Conv2D

tensorflow中的padding操作及其源码解释

如果不超出边缘，3x3的中心就到不了边界因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点，只能得到26x26的结果而可以越过边界的情况下，就可以让3x3的中心到达边界的像素点超出部分的矩阵补零根据tensorflow中的conv2d
beijingopera·2020-03-14 22:20

keras获得model中某一层的某一个Tensor的输出维度教程

获得某层tensor的输出维度代码如下所示：fromkerasimportbackendasK@wraps(Conv2D)defmy_conv(*args,**kwargs):new_kwargs={'
Lv_Can·2020-01-24 10:31

pytorch实现特殊的Module--Sqeuential三种写法

XiaoMaimporttorchastfromtorchimportnn#Sequential的三种写法net1=nn.Sequential()net1.add_module('conv',nn.Conv2d(3,3,3))#Conv2D
fly_Xiaoma·2020-01-15 14:18

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is p

[Op:Conv2D]用tf.ke
国服卤蛋儿·2020-01-11 14:22

pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

Conv2d的简单使用torch包nn中Conv2d的用法与tensorflow中类似，但不完全一样。
Coulson_Zhao·2020-01-10 10:50

Chapter 2.1 实现一个均值滤波器

本节我们利用tf的一些函数来实现一个最简单的均值滤波器对图片进行滤波，假设图片的大小为16*16*1，设计一个模块来实现均值滤波首先介绍一下tf.nn.conv2d函数conv2d(input,filter
vincehxb·2020-01-06 12:17

在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)

在二维矩阵间的运算：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作。详解torch.nn.functional.conv2d(input,weight,bias=None,stride
娃乐呵·2020-01-03 09:52

Pytorch evaluation每次运行结果不同的解决

经过漫长的debug发现，在netarchiture中有dropout，如下（4）：(conv_block):Sequential((0):ReflectionPad2d((1,1,1,1))(1):Conv2d
kangk_521·2020-01-02 08:15

pytorch中nn.Conv1d的用法详解

先粘贴一段officialguide：nn.conv1d官方我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。
好运带来喜和爱·2019-12-31 11:58

tensorflow && caffe conv2D GPU版

clipboard.png图片来自论文：https://hal.archives-ouvertes.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdfcaffe跟tensorflow对二维卷积的实现都是基于im2col的思路，上两图为caffe的实现，输入格式采用的是NWHC，tensorflow的原理基本相同，但在最后的实现中，采用的都是
bidai541·2019-12-24 03:22

mnist网络框架搭建

首先，定义网络模型mnist_model给出各种库函数的依赖，这里跟主函数一样，也需要依赖Conv2D，Maxpooling，Dense，Flatten等各种层函数，实际上主函数部分因为没有网络结构的定义
苟且偷生小屁屁·2019-12-15 21:51

Kaggle - MNIST- SimpleNetv1

lets-keep-it-simple-using-simple基于MNISTwithKerasforBeginners(.99457)做的主要改动如下model=Sequential()model.add(Conv2D
音符纸飞机·2019-12-15 13:38

理解CNN中的channels

定义一般来讲，在深度学习框架的Conv1d或Conv2d中，channels是一个必填的参数。
81f83b4769e0·2019-12-05 21:34

关于Keras的Conv2D的部分参数的理解

filters：卷积核（就是过滤器！）的数目（即输出的维度）kernel_size：单个整数或由两个整数构成的list/tuple，卷积核（过滤器）的宽度和长度。（kerneln.核心，要点，[计]内核）如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同长度。strides：单个整数或由两个整数构成的list/tuple，为卷积的步长。如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides
clock_t start,end;·2019-10-19 12:51

ResNet 18 网络结构

importtorchfromtorchvisionimportmodelsresnet=models.resnet18(pretrained=True)print(resnet)"""ResNet((conv1):Conv2d
纵心似水·2019-09-25 16:46

关于TensorFlow实现卷积神经网络的一些记录

看了吴恩达的深度学习视频，跟着课后作业编写了一个卷积神经网络用来识别手势数字关于卷积神经网络的概念以及算法就不多赘述了，主要梳理一下变成过程中的主要思路0x01要编写的神经网络的结构X->conv2d(
Clannad_niu·2019-09-19 12:21

关于TensorFlow实现卷积神经网络的一些记录

看了吴恩达的深度学习视频，跟着课后作业编写了一个卷积神经网络用来识别手势数字关于卷积神经网络的概念以及算法就不多赘述了，主要梳理一下变成过程中的主要思路0x01要编写的神经网络的结构X->conv2d(
Clannad_niu·2019-09-19 12:21

TensorFlow 常用的4个模块

:添加偏置conv2d(...):2维卷积dropout(...):随机丢弃神经网络单元relu(...):relu激活层sigmo
Key_jiang·2019-08-29 15:42

pytorch+dilation 空洞卷积感受野计算

pytorch卷积API为：Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,dilation)(1)正常图像空洞卷积：感受野尺寸size
Mr_FengT·2019-08-26 11:45

pytorch在fintune时将sequential中的层输出方法,以vgg为例

首先pytorch自带的vgg16模型的网络结构如下：VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),paddi
BinWang-cvlab·2019-08-20 08:25

CNN神经网络之卷积操作

在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积则只是在width
凌逆战·2019-07-19 17:00

CNN神经网络之卷积操作

在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积则只是在width
凌逆战·2019-07-19 17:00

CNN神经网络之卷积操作

在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应位置进行相乘求和；而一维卷积则只是在width
凌逆战·2019-07-19 17:00

RuntimeError: size mismatch

带着疑惑，我们通过输出网络模型结构来观察：我们可以看到(18):Conv2d输出的维度是512，(avgpool):AdaptiveAvgPool2d输出的维度是7*7，(0):Linear输入的维度是
喜碧CatBrother·2019-06-01 21:11

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（十）：ResNet101网络结构

ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(
lockonlxf·2019-05-21 09:00

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（九）：ResNet50网络结构

ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)(bn1):BatchNorm2d(
lockonlxf·2019-05-21 09:15

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（六）：VGG19网络结构

VGG((features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):ReLU(inplace
lockonlxf·2019-05-21 09:31

Pytorch(笔记3)--MaxPool2d&AdaptiveAvgPool2d

在上一节中我们详细的阐述了Conv2d的计算原理，今天我们来讲述下Pytorch中其他比较常见的操作！
九点前吃饭·2019-05-18 14:39

Pytorch(笔记2)--Conv2d卷积运算

当我们安装好pytorch的依赖环境以后，我们就可以学习pytorch了，我们首先引入依赖包如下：importtorchimporttorchvisionastvimporttorch.nnasnn接下来我们主要讲述nn.Conv2d的卷积运算函数，nn.Conv2d的功能是：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积，以最简单的例子进行说明：layer=nn.Conv2d(in_channels
九点前吃饭·2019-05-17 21:06

Pytorch——conv2d参数使用

记录下常用参数使用，方便查阅conv2d的官方文档点击这里首先是原函数的参数：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,
小白界的一股清流·2019-05-16 16:53

pytorch学习笔记

关于python中带下划线的变量和函数Conv2d、Conv3d区别pytorch官方文档说明：Conv2d一般是二维平面图像处理。
许希律·2019-05-07 18:17

MXNET采坑记

卷积神经网络的输出单元数计算方法`Conv2D`要求输入的x的形状为`(batch_size,in_channels,height,width)`,设输出的形状为`(batch_size,channels
SoldierCall·2019-05-06 15:28

Conv2d反向传播梯度的计算过程

我们用一个例子来说明：令x∗w=yx*w=yx∗w=y并且x=[x11x12x13x21x22x23x31x32x33],w=[w11w12w21w22],y=[y11y12y21y22]x=\begin{bmatrix}x_{11}&x_{12}&x_{13}\\x_{21}&x_{22}&x_{23}\\x_{31}&x_{32}&x_{33}\
随风秀舞·2019-05-05 14:07

【PyTorch学习笔记】18：pooling,up-sample,ReLU

在CNN中，基本的单元是一个Conv2d，后面配上[BatchNorm,pooling,ReLU]，后面三个的顺序不一定。
刘知昊·2019-04-29 10:26

model ensemble

Keras-CNN-multi-model-ensemble-with-votingimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flatten,Conv2D
eat_the_frog·2019-04-10 17:01

keras中添加正则化

正则项正则项在优化过程中层的参数或层的激活值添加惩罚项，这些惩罚项将与损失函数一起作为网络的最终优化目标惩罚项基于层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关，但Dense,Conv1D,Conv2D,Conv3D
bebr·2019-04-08 10:25

tf.keras 和 keras有什么区别？

所谓“高层”，是相对于“底层”运算而言（例如add，matmul，transpose，conv2d）。keras把这些底层运算封装成一些常用的
hellocsz·2019-03-28 18:15

理解卷积神经网络中的通道 channel

在一般的深度学习框架的conv2d中，如tensorflow、mxnet，channels都是必填的一个参数。channels该如何理解？先看一看不同框架中的解释文档。
m0_38144126·2019-03-26 10:32

pytorch学习经验(三) pytorch自定义卷积核操作

pytorch封装在torch.nn里的Conv2d非常好用，然而其卷积核的权重都是需要学习的参数，如果想要自定义一个卷积核（比如Gabor核）来提取图像特征，conv2d就不适用了。
nowherespyfly·2019-03-24 16:22

MobileNetV2

等搞定了回来补网络还是如下：Bottleneck代码很easy，主要是relu6，DepthwiseConv2Dfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Conv2D
冷夏LX·2019-03-10 17:41

深度学习模型--卷积参数计算

Input,ActivationfromkerasimportModeldefbuild_model(input_shape,filter_num=16):x=Input(input_shape)c_1=Conv2D
狒狒空空·2019-02-25 19:32

Tensorflow:实战Google深度学习框架　学习笔记（四）: 卷积神经网络

conv=tf.nn.conv2d(input,filter_weight,stride=[1,1,1,1],padding='SAME')conv2d函数第一个参数input为当前层的节点输入矩阵，注意这个矩阵是一个四维的矩阵
So_weak_yx·2019-02-24 01:17

pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法

Conv2d的简单使用torch包nn中Conv2d的用法与tensorflow中类似，但不完全一样。
Coulson_Zhao·2019-02-13 19:19

pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法

Conv2d的简单使用torch包nn中Conv2d的用法与tensorflow中类似，但不完全一样。
Coulson_Zhao·2019-02-13 19:19

深度学习(Pytorch) 卷积神经网络训练 fashion mnist

/github.com/zalandoresearch/fashion-mnist网络结构包括输入层，两个卷积层，全连接层和输出层，下面是详细信息Net((conv1):Sequential((0):Conv2d
RYAN-LZ·2019-02-11 00:39

目前发现 pytorch1.0 与 tensorflow1.12 一些区别

pytorch与tensorflow1.12的eagerexecution对比pytorch没有完整的half支持例如conv2d以半精度训练cpu运行时会报错未实现torch.cat无法拼接halfTensor
ONE_SIX_MIX·2019-01-28 00:46

CNN中的权重维度解析以及卷积核中的数值是怎么确定的

python深度学习》第五章第一个实验为例，神经网络结构如下：首先最上面一个池化层max_pooling2d_1:MaxPooling2D的结果是：(32,)也就是说相对于下一个卷积层conv2d_2:Conv2D
俞驰的博客·2019-01-21 14:15

keras中的卷积层&池化层

文章目录卷积层创建卷积层卷积层的格式及参数：卷积层中的参数数量卷积层的形状池化层keras中的最大池化层参数卷积层创建卷积层首先导入keras中的模块fromkeras.layersimportConv2D卷积层的格式及参数：Conv2D
诗蕊·2019-01-21 09:32

GAN 网络matlab实现

网络层有卷积(conv2d)，反卷积(conv2dtranspose)，扩张卷积(atrousconv2d)，下采样(subsampling)，全连接(fullyconnect)和reshape，激活函数支持
JzCh·2019-01-18 20:37

python实现卷积操作

调用tf.nn.conv2d()实现卷积首先是调用卷积函数实现卷积操作：这里说明一下conv2d的定义及参数含义：参考【定义：】tf.nn.conv2
aaon22357·2018-12-27 15:09
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