MaxPool2D

神经网络模型的保存和读取

torch.save(gu.state_dict(),"gu_module.pth")importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

Pytorch关于CIFAR-10测试

www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlCIFAR-10的网络结构：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

月疯·2024-02-20 07:03

tensorflow2实现resnet50并用来分类猫狗

importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'fromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,MaxPool2D

吴天德少侠·2024-01-27 08:17

resnet50的tensorflow2实现

importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'importtensorboardfromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,MaxPool2D

吴天德少侠·2024-01-27 08:47

pytorch学习笔记（十一）

importtorch.optimimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten

満湫·2024-01-23 10:12

MaxPool2d 的使用(池化层)(附代码)

MaxPool2d的使用此处我们仍然使用官网自带的数据集进行训练,最后将其可视化加载数据集和可视化部分在此处不在介绍,若需要了解:加载数据集:torch.utils.data中的DataLoader数据加载器

怎么又在想我·2023-12-31 02:26

Keras+tensorflow-gpu环境安装

importtensorflowastfimportpandasaspdimportnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Flatten,Dense,Conv1D,Conv2D,MaxPool2D

和小胖1122·2023-11-18 20:13

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2.学习中的疑问Q:使用MaxPool2D

阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

PyTorch学习笔记（五） ---------最大池化和非线性激活

__init__()#父类继承self.maxpool1=MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=True)#kernel_size=3表

清忖灬·2023-09-21 01:57

优化器的使用

代码示例：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequentialfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter

你不困我困·2023-09-19 12:42

PyTorch-模型验证

放入一张狗狗的图片进行验证：test.pyimporttorchimporttorchvisionfromPILimportImagefromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

MyDreamingCode·2023-09-18 06:32

2021-11-14 泉搭建的model

[email protected]"""importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

隔壁老王_89c2·2023-08-17 01:19

优化器：torch.optimizer

>(学习速率)代码：importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

深浅卡布星·2023-07-14 09:07

pytorch——官网入门demo——实现一个图像分类器

目录demo的流程1.model.py卷积Conv2d公式池化MaxPool2d特点如果输入是三维的，那么输出也是三维的Tensor的展平：view()全连接Linear2.train.py导包下载数据集

heart_6662·2023-06-23 20:39

PyTorch-优化器以及网络模型的修改

1.SGDimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten

MyDreamingCode·2023-06-11 10:20

PyTorch-Sequential

，我们需要进行一下计算，看看padding和stride是多少:未引入Sequential前：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

MyDreamingCode·2023-06-08 22:50

Tensorflow实现经典神经网络

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

9ack!?·2023-04-14 05:23

Pytorch搭建和训练神经网络模型

Pytorch搭建神经网络步骤1.神经网络骨架：继承Containers中的Module类2.卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear

NNNJY·2023-03-28 21:24

YOLOV5网络详解

YOLOV5把SPP换成SPPF：将输入串行的依次通过三个MaxPool2d,然后再将输出与输入进行Concat拼接。效率更高，计算量

qq_1418430025·2023-03-15 20:10

PyTorch - Conv2d 和 MaxPool2d

文章目录Conv2d计算Conv2d函数解析代码示例MaxPool2d计算函数说明卷积过程动画TransposedconvolutionanimationsTransposedconvolutionanimations

伊织code·2023-02-19 07:42

TypeError: conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not tuple

网络搭建过程中MaxPool2d（）中设置return_indices=True，这意味着它将返回一个包含值和索引的元组。后面不能直接接卷积层。

wenwv·2023-02-16 21:38

利用GPU训练

__init__()self.model1=Sequential(Conv2d(3,32,5,1,2),MaxPool2d(2),Con

tiny_PIkid·2023-02-05 17:47

利用GPU训练网络模型

CPU训练代码：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten

booze-J·2023-02-05 17:47

P33：完整的模型验证套路（Pytorch小土堆学习笔记）

0.005）完整代码如下：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorchimportoptimfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

ni哥跑的快·2023-01-30 13:11

#1_Pytorch下的CNN图片分类器

导入所需框架packageimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

笠笠笠li·2023-01-27 09:09

PyTorch ------MaxPool池化ceil_mode使用

Pytorch_MaxPoolNd类这个类见的少,但是MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d应该很常见了.在源码中MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d这三类都是继承

Kallen_man·2023-01-26 15:34

【学习笔记】【Pytorch】13.优化器

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequentialfr

Mr庞.·2023-01-17 22:07

PyTorch学习笔记（4）卷积、池化、非线性激活

代码案例池化层MaxPool2d介绍代码案例实际应用非线性激活ReLUSigmoid代码案例线性层参考基本骨架只需要继承Module类，再实现相应的方法即可。

游星凌·2023-01-15 07:03

PyTorch深度学习入门笔记（十一）神经网络池化层

课程学习笔记，课程链接文章目录一、MaxPool2d简介二、代码演示一、MaxPool2d简介这一节讲解池化层。还是通过Pytorch官方文档来进行学习：打开torch.nn的poolin

雪天鱼·2023-01-15 07:58

pytorch框架--网络方面--自建模型示例

检查网络是否错误importtorchfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，全连接层，构建网络结构辅助工具fromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

默凉·2023-01-14 11:10

pytorch框架--网络方面--完整训练示例

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，全连接层，构建网络结构辅助工具fromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

默凉·2023-01-14 11:10

pytorch 手动顺序搭建resnet18、附带训练代码、测试代码

mode_resnet18importtorchfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，全连接层，构建网络结构辅助工具,2d网络归一化,激活函数,自适应平均池化fromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

默凉·2023-01-12 00:25

Pytorch池化层Maxpool2d中ceil_mode参数

当ceil_mode=true时，将不足kernel_size大小的数据保存，自动补足NAN至kernel_size大小；当ceil_mode=False时，剩余数据不足kernel_size大小时，直接舍弃。例如：inputs的大小为5*5，max_pool中kernel_size为2inputs=[0000011111222223333344444]当ceil_mode=True时：00|00

柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:33

Tensorflow2-Lenet-5实现Cifar10分类

Tensorflow2-Lenet-5实现Cifar10分类引言模型SequentialModel基本函数1.全连接层Dense2.卷积层Conv2D3.池化层Maxpool2D搭建网络1.导入数据集2

江南汪·2022-12-30 17:17

深度学习之路=====4=====＞＞(GoogleNet)InceptionNet(tensorflow2)

codeimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnpimportdatetimefromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D

啥都会点的大秀·2022-12-26 15:34

目标检测之YOLOv4算法分析

基本原理网络结构CSPDarknet53最后三个箭头指向输出即三种特征图SPP解决多尺度问题对于同一个特征输出图，进行三种maxpool2d操作，然后将三种操作的输出进行叠加PANet融合上采样、下采样等特征

德林恩宝·2022-12-26 07:01

带自己学paddle（五）

正则化以及如何画图，这一章主要是为了重构代码，代码断点重续、增加动态图转静态图的操作，这两块将合并起来一起写，不多说，先上代码network.pyfrompaddle.nn.layerimportConv2D,MaxPool2D

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle（二）

、模型架构CNN网络架构登场，其实之前我一直都用pytorch，但是总想尝试新玩意，所以就玩玩paddle，看看他有什么区别importpaddlefrompaddle.nnimportConv2D,MaxPool2D

MC.zeeyoung·2022-12-22 13:18

图像分类：Pytorch图像分类之--LetNet模型

文章目录前言LetNet简介程序的实现model.py的实现LetNet模型操作流程经过Conv卷积后输出尺寸的计算公式如下Conv2d()函数介绍MaxPool2d（）函数介绍Tensor的展平：view

xp_fangfei·2022-12-22 12:25

nn.AdaptiveAvgPool2d()笔记

MaxPool2d()常用参数：kernel_size核大小stride窗口滑动步长padding增加的边距更多参数见官网输出尺寸大小计算公式代码演示importtorchMP=torch.nn.MaxPool2d

dzm1204·2022-12-21 20:54

pytorch——conv2d、MaxPool2d的计算

转自：https://blog.csdn.net/seven_zhouyan/article/details/1056963491、MaxPool2dhttps://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/853139242、conv2d的输出计算https://blog.csdn.net/lzc842650834/article/details/902

离墨猫·2022-12-19 17:02

CNN中的最大池化（MaxPool2D）的参数和含义，

同样的我们看看官方的文档，对于最大池化的函数定义：tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=None,padding='valid',data_format=None,**kwargs)这个函数给出了4个关键字参数，都是有默认值的，这意味着你如果一个参数都不给，也是可以的。pool_size=(2,2),池化核的尺寸，默认是2×2strid

园游会的魔法糖·2022-12-19 17:57

Pytorch中Conv2d、ConvTranspose2d和MaxPool2d参数计算公式

参数计算公式1Conv2d参数计算2ConvTranspose2d参数计算3MaxPool2d参数计算1Conv2d参数计算torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros',device=None,dty

Philo`·2022-12-19 17:56

Pytorch: conv2d、空洞卷积、maxpool2d、 ConvTranspose2d的输出特征图计算方式

1、conv2dnn.Conv2d(in_dim,out_dim,kernel_size=3,stride=1,padding=1)输入为（h1,w1）,输出为（h2,w2）,h2的计算如下，w2同理：pytorch中如果是3*3的卷积，且步长为1，此时padding设置为1，那么输出特征图大小和输入特征图大小相同。2、空洞卷积——conv2dnn.Conv2d(in_dim,out_dim,ke

init_bin·2022-12-19 17:16

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

【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

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。扫描过程如下，就是取每一个核中的最大值代码实现：假设batch=2，channel=1，即有两个4×4的单色图x=torch.randn(2,1,4,4)print(x)这里即随机的初始化两个4*4的单色图tensor([[[[1.7259,-0.5743

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

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和torch.backends.cudnn.benchmarktorch.nn.Conv2d()对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。classtorch.nn.Conv2d(in

mir=ror·2022-12-04 14:09

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