F.ReLU

nn.functional 和 nn.Module

caigou.·2023-12-17 05:52

nn.relu和F.rulu的区别

先来看看nn.ReLU的源码，可以看到其实在forward中nn.relu是调用了F.relu函数的：classReLU(Module):r"""Appliestherectifiedlinearunitfunctionelement-wise

不是吧这都有重名·2023-12-04 05:07

神经网络的基本骨架--nn.Module的使用

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.conv2=nn.Conv2d(20,20,5)defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

P16神经网络基本架构 nn.Module的使用

正则化之类我们点开container点开module我们给的输入经过forward函数输出（前向传播）defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1(x))x先经过一次卷积

颦蹙遥寄·2023-10-11 02:15

GoogLeNet卷积神经网络输出数据形参分析-笔记

输入数据形状:[10,3,224,224]最后输出结果：linear_0[10,1][1024,1][1]子空间执行逻辑defforward_old(self,x):#支路1只包含一个1x1卷积p1=F.relu

hsg77·2023-08-09 17:33

PyTorch笔记--3 torch中nn.relu和f.relu的区别

torch.nn.Reluandtorch.nn.functional.relu结果一致，不同点如下1、nn.Relu不同的是nn.Relu作为一层结构，必须添加到nn.Module容器中才能使用使用方式如下，定义时不接输入，定义好后，使用Relu()(input)进行参数传递classBasicBlock(nn.Module):expansion=1def__init__(self):super

梦在黎明破晓时啊·2023-07-29 08:21

Pytorch模型转Caffe

PytorchToCaffe的代码，支持转换的算子如下（参见:pytorch_to_caffe.py）:F.conv2d=Rp(F.conv2d,_conv2d)F.linear=Rp(F.linear,_linear)F.relu

@BangBang·2023-03-26 07:40

卷积神经网络学习——第一部分：认识并搭建两层卷积神经网络

卷积神经网络——第一部分：认识并搭建卷积神经网络一、序言二、网络实现1、模型构建2、类和函数的意义及性质（1）nn.Conv2d（2）F.max_pool2d（3）F.relu（4）F.log_softmax

吕守晔_Ryan·2023-02-07 11:32

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。

꧁ 东风 ꧂·2023-01-24 11:48

【科研-学习-pytorch】3-分类问题

mnisttorchvision直接读取；train、test、val；实现loaddatatorchvisionloaddata（x，y）createmodeltorch.nn，使用nn.linear嵌套三个fc得到模型；加入F.relu

helloworld_Fly·2022-12-19 20:07

pytorch基础学习（3）

inplace=True在原对象基础上修改,可以节省内存：x=F.relu(x,inplace=True)继承nn.Module来定义自己的网络层级结构：网络中的参数不再暴露给用户，也不用去考虑参数初始化的问题

Wsyoneself·2022-12-04 13:46

立体匹配 -- GC-Net网络结构分析

首先使用fitersize:5*5,stride:2的conv2d将输入降维(1/2H,1/2W).imgl0=F.relu(self.bn0(self.conv0(imgLeft)))imgr0=F.relu

三维视觉工作室·2022-11-28 14:14

torch.nn.functional中的interpolate插值函数

interpolate函数defforward(self,input1,input2=[0,0,0,0]):out0=F.relu(self.bn0(self.conv0(input1[0]+input2

大梦冲冲冲·2022-11-25 19:55

pytorch保存权重以及加载权重

init__()self.hidden=nn.Linear(20,256)self.output=nn.Linear(256,10)defforward(self,x):returnself.output(F.relu

陈住气^-^·2022-11-15 09:23

PyTorch——激活函数、损失函数

torch.tanh：范围在[-1,1]torch.relu/F.relu：不可导，但计算简单常用F.softmaxLoss及其梯度MSE：autograd.gradloss.backwardGradientAP

糖糖Amor·2022-06-29 07:24

学习笔记2：Pytorch 神经网络初始化权重与偏置

__init__()self.conv1_1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1)defforward(self,x):conv1_1=F.relu

只想飘一飘·2021-01-20 15:48

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__(self,num_classes=n):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kerne

鹊踏枝-码农·2020-08-17 15:51

matplotlib实战二——利用matplotlib画激活函数曲线

importtorchimporttorch.nn.functionalasffromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.linspace(-5,5,200)var=Variable(x)x_np=var.data.numpy()y_relu=f.relu

gwpjiayou·2020-08-08 15:24

pytorch 构建神经网络逻辑

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)defforward(self,x):x=F.max_pool2d(F.relu

xkx_07_10·2020-07-12 17:10

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__(self,num_classes=n):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(

·2020-06-27 14:06

pytorch常用函数/接口，nn.ReLU和F.ReLU，torch.transpose,permute...

官网nn.ReLU介绍类似于下面#inplaceFalsey=x+1x=x#inplaceTruex=x+12.nn.ReLU,F.ReLU区别与联系其中nn.ReLU作为一个层结构，必须添加到nn.Module

eight_Jessen·2020-06-23 06:14

Pytorch 笔记

importtorch#nn.Module,nn.Conv2d,nn.ReLU(),nn.Linear()importtorch.nnasnn#F.avg_pool2d(),F.max_pool2d(),F.relu

云无月·2019-09-27 12:39

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