MaxPool 第6页

基于CNN的图像识别(Tensorflow)

暴风雨中的白杨·2022-06-05 11:11

人工智能-作业6：CNN实现XO识别

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

小狗小狗小狗·2022-05-28 15:18

TensorFlow笔记_经典卷积神经网络_LeNet_AlexNet_VGGNet_InceptionNet_ResNet

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

精灵耶·2022-05-25 07:31

Pytorch学习(四)MaxPool最大池化

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=

liu_jie_bin·2022-05-25 03:03

torch学习三之nn.Maxpool

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

WrittenByLight·2022-05-25 02:03

Pytorch nn.MaxPool1d； nn.functional.max_pool1d

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

桃汽宝·2022-05-25 02:03

nn.MaxPool1d / nn.functional.max_pool1d

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

ciki_tang·2022-05-25 02:26

Pytorch池化层汇总

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

浮云向晚·2022-05-25 02:53

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

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

飞驰的拖鞋·2022-05-25 02:45

torch.nn.MaxPool2d参数详解

下面我们来介绍MaxPool2d的使用方法。

csdn__Dong·2022-05-25 02:36

torch.nn.MaxPool1d各参数分析

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

小猪上吊ing·2022-05-25 02:36

笔记：基于keras的不同神经网络模型Minst手写体识别

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

Lil_D603·2022-05-15 07:01

tensorflow学习5 -- CNN 图像分类

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

罗小黑战记好看·2022-05-14 07:09

pytorch-学习笔记-Sequential函数

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

Dawn向阳而生·2022-05-11 07:44

pytorch学习笔记（九）——利用GPU训练

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

NA娜儿·2022-05-11 07:35

PyTorch实现卷积神经网络的搭建详解

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

·2022-05-07 10:59

Pytorch --- nn.Sequential()模块

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

real小熊猫·2022-05-05 11:40

pytorch卷积神经网络（六）

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

「 25' h 」·2022-04-25 11:48

卷积神经网络[CNN]笔记（六）—— 卷积层结构

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）。

zeeq_·2022-04-16 07:52

pytorch-tensorboard 特征图可视化

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

xungeer29·2022-04-14 07:48

PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d

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

张小波·2022-04-12 07:15

torch.nn.MaxPool2d详解

Medlen·2022-04-12 07:16

PyTorch搭建卷积神经网络流程

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

StephenBarrnet·2022-04-08 08:26

【推理引擎】ONNX 模型解析

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

虔诚的树·2022-03-27 10:00

pytorch网络可视化-查看每层网络的特征图

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

Ivan's·2022-03-26 07:31

图像分类：LeNet网络、CIFAR10数据集、pytorch

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

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-03-22 17:36

VGG16网络结构图及pytorch 代码实现

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

小小飞在路上·2022-03-21 07:35

卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()以及卷积神经网络实现minist数据集分类

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

Sout xza·2021-12-03 23:47

飞桨 | 基于 Paddle 从零开始实现 Resnet18 之模型结构

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

star_function·2021-11-29 17:59

paddle作业2-4

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

前行_的路上·2021-11-12 21:37

pytorch输出网络结构

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

LOD1987·2021-10-25 15:39

PyTorch_MaxPool2d

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

·2021-08-12 15:20

pytorch复现lenet5模型，并检测自己手写的数字图片

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

yuejich·2021-07-18 19:38

TensorFlow2.0 多分类案例CIFAR10

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

小k加油加油加油·2021-07-05 21:01

2021-05-02

importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D

顺遂丶·2021-05-02 17:57

Pytorch Document学习笔记

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

Jichao_Peng·2021-02-15 11:17

五、卷积神经网络之inception

importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D

小宇课堂·2021-01-03 00:52

解决：[anaconda安装pytorch]Collecting package metadata (current_repodata.json): failedYou will need to ad

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

shy^-^cky·2020-12-07 19:56

CNN中的卷积、反卷积与反池化

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

在路上DI蜗牛·2020-09-16 12:03

Keras搭建多输入模型

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,

z小白·2020-09-15 03:18

Pytorch复现经典卷积神经网络_AlexNet 和 ResNet

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

乐亦亦乐·2020-09-13 02:49

梯度是如何在Pytorch中传递的

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

Vic_Hao·2020-09-12 11:13

深度学习(pytorch)——MaxPool2d中的ceil_mode

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

人@生·2020-09-12 09:36

maxpool2d()这个函数的ceil_mode的参数

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

鱼比较咸·2020-09-12 09:22

Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数

@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

seungribariumgd·2020-09-12 09:12

Pytorch中 maxpool的ceil_mode

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

悲恋花丶无心之人·2020-09-12 09:01

关于maxpool2d()这个函数的ceil_mode的参数

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。

荣荣闲不住·2020-09-12 09:22

tf.keras.layers.MaxPool2D 学习

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

第一段代码·2020-09-12 09:44

pytorch中池化层MaxPool2d函数的stride参数

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

comeonow·2020-09-12 08:26

Pytorch MaxPool2d

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)