MaxPool 第4页

PyTorch（五）神经网络基础

Sequential二、ConvolutionLayers卷积层1.torch.nn.functional①Conv2d2.torch.nn①Conv2d三、Poolinglayers池化层1.nn.MaxPool2d

竹清兰香·2022-12-12 08:28

Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)

:torch.cat()模块的详解Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d

ZZY_dl·2022-12-11 18:41

pytorch完整训练一个网络的过程

模型搭建部分#存放一个神经网络架构importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,LinearclassMyNet

_xwh·2022-12-11 09:20

pytorch 搭建 VGG 网络

VGG网络介绍2.搭建VGG网络3.code1.VGG网络介绍VGG16的网络结构如图：VGG网络是由卷积层和池化层构成基础的CNN它的CONV卷积层的参数全部是由stride=1，padding=1它的maxpool

Henry_zs·2022-12-11 00:16

CS231n-Lecture9:CNN架构

深度残差学习referenceAlexNet1.CONV1输入数据：227×227×3卷积核：11×11×3（步长：4；数量：96）卷积后数据：55×55×96relu1后的数据：55×55×96Maxpool1

二叉树不是树_ZJY·2022-12-10 06:25

VGG网络结构详解

参考论文：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition结构组成论文中提供的6种网络配置：整个网络有5个vgg-block块和5个maxpool

忙什么果·2022-12-09 07:34

Pytorch入门系列7----网络结构

1.输入层即数据集准备层2.卷积层3.改进层1、非线性化（激活函数）**ReLU**2、减参**MaxPool**3、缓解过拟合**Dropout**4、缓解梯度饱和BN4.全连接层总结前言今天开始介绍

CV_Today·2022-12-08 21:26

【李宏毅HW3】

李宏毅机器学习HW3二、torch的基本功能三、PIL四、torch.backends.cudnn.benchmark五、transforms六、nn.Conv2d七、MaxPool2d八、BatchNorm2d

Raphael9900·2022-12-08 12:14

【Tensorflow】卷积层(下)

最大值池化tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=池化核尺寸,#正方形写核长整数或(核高h,核宽w)strides=池化步长,#步长整数或纵向步长h,横向步长w,默认为pool_sizepadding

Gardenia190825·2022-12-08 02:11

torch.nn 模块の池化层

在pytorch中，提供了多种池化的类，分别是最大值池化（MaxPool）、最大值池化的逆过程（MaxUnPool）、平均值池化（

Sanada Hiroyuki·2022-12-07 12:15

人工智能导论---神经网络

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),nn

太裳·2022-12-06 11:59

Pytorch ，Conv2D、MaxPool2D和ConvTranspose2d

1.MaxPool2d假设现在有一个4×4的图片，以及一个3×3的卷积核，在没有padding的情况下，逐列逐行扫描,即步长，stride=1。

溜得来·2022-12-06 08:15

神经网络—Sequential的使用

Sequential的使用目录一、搭建神经网络二、Sequential的使用一、搭建神经网络代码如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

晓亮.·2022-12-06 07:46

神经网络-使用Sequential搭建神经网络

正常情况下搭建神经网络搭建神经网络代码：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Lin

booze-J·2022-12-06 07:15

一文看懂训练集loss与测试集loss关系

trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool或者正则化）trainloss趋于不变，testloss

LN烟雨缥缈·2022-12-05 11:46

conv2d()、maxpool2d()、linear()、relu()等函数

基本函数torch.nn.Conv2d()torch.nn.MaxPool2d()torch.nn.Linear()torch.nn.ReLU()torch.backends.cudnn.deterministic

mir=ror·2022-12-04 14:09

孪生网络(1)_孪生网络的分类

article/details/86313469孪生网络有两种，一种是不共享参数的孪生网络，另一种是共享参数的孪生网络，不共享参数的孪生网络fromkeras.layersimportmerge,Conv2D,MaxPool2D

疯狂的程序猿88888·2022-12-04 12:54

神经网络搭建小实战和sequential的使用————PyTorch

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,SequentialclassTu

running snail szj·2022-12-04 09:09

神经网络--搭建小实战和Seq的使用

搭建神经网络演示下图处理过程计算padding需要使用的公式importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Linearfromtorch.nn.modules.flattenimportFlattenclassTest

荭凯·2022-12-04 09:38

p22神经网络搭建-小实战和Sequential的使用

docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2dfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

橙黄橘绿时_Eden·2022-12-04 09:34

（九）神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibiliCIFAR10model结构importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten

小羊咩~·2022-12-04 09:32

神经网络之搭建小实战和Sequential的使用

SWQUENTIAL：使代码更加简洁目标：搭建一个对CIFAR-10分类的简单神经网络importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

爱学习的小登西·2022-12-04 09:32

01.10 pytorch学习（神经网络-搭建小实战和Sequential的使用）

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

三十里开外·2022-12-04 09:01

【Pytorch】神经网络搭建小实战和Sequential的使用 - 学习笔记

就是把一些层连起来我们来使用CIFAR数据集写一个简单的神经网络随便找一个CIFAR10的模型：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

Lucy@IshtarXu·2022-12-04 09:29

神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

博客_我是土堆程序代码如下：展示的是CIFAR10模型的普通实现以及利用Sequential实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

瞬间记忆·2022-12-04 09:58

pytorch 日常操作

(pretrained=True)#取出现有模型的layer，seq=nn.Sequential(*list(seq.children())[:-2])#自定义需要的层seq.add_module('maxPool2d

老油条666·2022-12-03 22:52

【Pytorch问题】RuntimeError: “max_pool2d“ not implemented for ‘Long‘

问题描述将如下input作为torch.MaxPool2d的输入input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[

二粒砂·2022-12-03 15:07

pytorch笔记

当你测试时候，记得在测试文件里的网络和图片都变成.cuda(),或者都.cpu()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(

清风拂杨柳#·2022-12-02 02:19

视觉处理基础

上图用一个比较简单的卷积神经网络对手写输入数据进行分类，由卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）和全连接层（Linear）叠加而成。

1100dp·2022-11-30 13:29

一文看懂训练集loss 与验证集loss关系说明

trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool或者正则化）trainloss趋于不变，testloss

LN烟雨缥缈·2022-11-30 07:41

Pytorch --- return nn.Sequential(*layers)

例如有如下代码：defmake_features(cfg:list):layers=[]in_channels=3forvincfg:ifv=="M":layers+=[nn.MaxPool2d(kernel_size

real小熊猫·2022-11-30 03:29

PyTorch深度学习笔记（十四）神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

小于同学饿了·2022-11-29 11:52

Pytorch 之torch.nn初探第1关：torch.nn.Module

nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU，nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d

OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

PyTorch Week 3——Optimizer优化器

系列文章目录PyTorchWeek3——权值初始化操作PyTorchWeek3——nn.MaxPool2d、nn.AvgPool2d、nn.Linear、激活层PyTorchWeek3——卷积PyTorchWeek3

yandonglv·2022-11-29 01:57

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same',activation=tf.nn.relu),tf.keras.layers.MaxPool1D

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

深度学习——04pytorch最大池化

一、最大池化pytorch在pytorch中有两种方式torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d，具体区别见【Pytorch】由torch.nn.MaxPool2d

Miles强·2022-11-28 13:58

菜菜学paddle第六篇：利用LeNet卷积神经网络识别手写数字

LeNet模型网络结构示意图模型设计1、新建文件leNet.py，根据leNet的结构示意图写出对应的代码：importpaddlefrompaddle.nnimportConv2D,MaxPool2

若石之上·2022-11-28 01:40

【深度学习】计算机视觉（六）——pytorch（下）

文章目录torch.nnnn.Module卷积：nn.Conv2d池化：nn.MaxPool2d非线性激活：nn.ReLu线性层：nn.Linearnn.Sequential损失函数：nn.L1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLosstorch.optim

RK_Dangerous·2022-11-27 06:10

MaxPool2d详解--在数组和图像中的应用

MaxPool2d详解--在数组和图像中的应用1、环境要求2、原理讲解3、函数要求4、例子4.1、数组4.2、图像4.3、Conv2d+MaxPool2d图像1、环境要求1、需要安装Pytorch依赖2

Philo`·2022-11-26 20:03

Pytorch----池化层(平均值池化、最大值池化、自适应最大值池化)--入门级小实例（逐行注释）---学习笔记

maxpool=nn.MaxPool2d(2,stride=2)#定义池化层p

深度不学习！！·2022-11-26 17:42

大厂必考深度学习算法面试题

CNN中术语解释2.2，卷积输出大小计算（简化型）2.3，理解边界效应与填充padding参考资料三，深度学习框架的张量形状格式四，Pytorch、Keras的池化层函数理解4.1，torch.nn.MaxPool2d4.2

嵌入式视觉·2022-11-25 08:40

基于Pytorch，神经网络代码中super(Net,self).init()的语法深入分析

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),nn.MaxPool2

电信保温杯·2022-11-25 02:07

pytorch 模型的保存与加载

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.fc1=

润吧·2022-11-25 01:09

Pytorch学习笔记（I）——预训练模型（三）：VGG11网络结构

features):Sequential((0):Conv2d(3,64,kernel_size=(3,3),stride=(1,1),padding=(1,1))(1):ReLU(inplace)(2):MaxPool2d

lockonlxf·2022-11-24 23:06

Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解