CNN相关基础理论卷积神经网络概述卷积神经网络三大核心概念TensorFlow2.0APItf.keras.Sequentialtf.keras.layers.Conv2Dtf.keras.layers.MaxPool2Dtf.keras.layers.Flatten

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,9,3)self.maxpool=nn.MaxPool2d(2,

__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='sigmoid')self.p1=MaxPool2D(pool_size

文章目录一维最大池化函数原型参数说明代码示例二维最大池化函数原型参数说明代码示例一维最大池化函数原型torch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,padding=

torch学习三之nn.Maxpool1dMaxpool1DMaxpool2DMaxpool1D函数原型：torch.nn.MaxPool1d(kernel_size:Union[T,Tuple[T,.

classtorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False

classtorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride,padding,dilation,return_indices,ceil_mode)torch.nn.functional.max_pool1d

PyTorch学习之池化层（POOLINGLAYERS）_mingo_敏-CSDN博客_pytorch池化1MaxPooltorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None

pytorch中nn.MaxPool1d()和nn.MaxPool2d()对比Pytorchnn.MaxPool1d；nn.functional.max_pool1d

下面我们来介绍MaxPool2d的使用方法。

torch.nn.MaxPool1d各参数小白文分析一、官方定义和参数解释1.1初步解释各个参数二、用代码测试各个参数的影响2.1kernel_size、stride和ceil_mode画图分析2.1.1ceil_mode

importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flatten,Conv2D,MaxPool2D

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2D,MaxPool2Dfromtensorflow.keras.datasetsimportmnist

Sequential这个函数很简单没啥要说的，我用两行代码解释可能比文字解释更直观importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

训练和测试过程中的数据（输入、标签）都调用.cuda()importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

目录PyTorch中实现卷积的重要基础函数1、nn.Conv2d:2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)3、nn.ReLU()4、x.view()全部代码PyTorch中实现卷积的重要基础函数

简而言之，nn.Sequential()可以将一系列的操作打包，这些操作可以包括Conv2d()、ReLU()、Maxpool2d()等，打包后方便调用吧，就相当于是一个黑箱，forward()时调用这个黑箱就行了

卷积神经网络链接补充卷积conv2d池化MaxPool2d整体流程代码实现代码GoogleNetResidualNet残差神经网络链接卷积神经网络基础卷积神经网络高级部分刘二大人笔记链接刘二大人视频链接补充卷积

卷积网络通常只由三种类型的层组成：CONV、POOL（除非另有说明，否则我们默认假设为MaxPOOL）和FC（fullyconnected的缩写）。

网络不同深度特征图可视化以ImageNet上预训练的Reset18模型为例，分别查看conv1，maxpool，layer1，layer2，layer3，layer4输出的特征图，即下采样2/4/8/16

文章目录一、nn.Sequential二、nn.Conv2d三、nn.BatchNorm2d四、nn.ReLU五、nn.MaxPool2d一、nn.Sequentialtorch.nn.Sequential

注意：这里展示的是本篇博文写时的版本最新的实现，但是后续会代码可能会迭代更新，建议对照官方文档进行学习。先来看源码：#这个类是是许多池化类的基类，这里有必要了解一下class_MaxPoolNd(Module):__constants__=['kernel_size','stride','padding','dilation','return_indices','ceil_mode']return

一维卷积层：torch.nn.Conv1d（）3.2.二维卷积层：torch.nn.Conv2d（）3.3.三维卷积层：torch.nn.Conv3d()四、池化层4.1.1维最大池化：torch.nn.MaxPool1d

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,3)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.maxpool1=nn.MaxPool2d(3,1)self.conv2

来进行可视化这里采用另外一种方式defforward(self,x):outputs=[]x=self.conv1(x)outputs.append(x)x=self.bn1(x)x=self.relu(x)x=self.maxpool

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.C

__init__()self.maxpool1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kern

卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()卷积神经网络之Pythorch实现：nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷积模块参数列表参数作用in_channels输入数据体的深度

的主要部件二、代码实现1.定义Block2.定义Layer层3.定义stem和head4.输出模型结构三、相关API1.Conv2D2.BatchNorm3.Relu4.AdaptiveAvgPool2D5.MaxPool2D6

题1：#作业2-4importpaddlefrompaddle.nnimportConv2D,Linear,MaxPool2Dimportnumpyasnpimportpaddle.nn.functionalasFclassNet

modulesOrderedDict([('conv1',Sequential((0):Conv2d(1,6,kernel_size=(5,5),stride=(1,1),padding=(2,2))(1):ReLU()(2):MaxPool2d

2D最大池化代码importtorchimporttorch.nnasnninput=torch.randn(1,3,224,224)maxpooling2d=nn.MaxPool2d(3,2)output

利用pytorch实现lenet5网络模型第一步：用pytorch框架搭建lenet5模型第一层为卷积层+池化层：conv2d+maxpool第二层为卷积层+池化层：conv2d+maxpool第三层和第四层为全连接层

importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10fromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPool2D

importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D

PytorchDocument学习笔记PytorchDocument学习笔记1.网络层1.1torch.nn.Conv2d1.2torch.nn.MaxPool2d/torch.nn.MaxUnpool2d1.3torch.nn.ReLU1.4torch.nn.BatchNorm2d2

importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D

anaconda3.安装pytorch4.问题解决方式1.问题导入昨天运行一段代码，需要导包，但没有安装，按照pycharm中代码提示installpackagetorch总出错：m=torch.nn.MaxPool2d

与之相对的是图（b），两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPool

模型构建假设我们需要搭建如下的模型，输入数据分别为100维和50维的向量，输出为0或1：fromkeras.layersimportConv1D,Dense,MaxPool1D,concatenate,

__version__)"""nn.Conv2d(1,1,kernel_size=,stride=,padding=)nn.MaxPool2d(kernel_size=,strid=)nn.AveragePool2d

换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图，可以实现梯度的反向传播，网络图可以表示如下（来自DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz）:input→conv2d→relu→maxpool2d

深度学习(pytorch)——MaxPool2d中的ceil_mode【参考资料】https://blog.csdn.net/html5baby/article/details/100609026?

maxpool2d()这个函数的ceil_mode的参数参考博客：https://blog.csdn.net/html5baby/article/details/100609026

@PytorchPytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数当ceil_mode=true时，将保存不足为kernel_size大小的数据保存，自动补足NAN至kernel_size大小

原文：https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/79351803Pytorch里面的maxpool，有一个属性叫ceil_mode，这个属性在api里面的解释是

网上的解释（https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/79351803）没懂，大佬图解了一下瞬间秒懂。

pool_size：2个整数的整数或元组/列表：(pool_height,pool_width),用于指定池窗口的大小.可以是单个整数,以指定所有空间维度的相同值.strides：2个整数的整数或元组/列表,用于指定池操作的步幅.可以是单个整数,以指定所有空间维度的相同值.padding：一个字符串,表示填充方法,“valid”或“same”,不区分大小写.data_format：一个字符串,表示

classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False

再说说我学nn.MaxPool2d时遇到的问题：importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.MaxPool2d(3,stride=2)input=torch.randn(6,6)