MaxPool2D 第2页

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

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

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

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-优化器

优化器简单使用示例代码：#导入第三方库importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten

booze-J·2022-11-23 18:04

keras利用VGG16实现猫狗分类

fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D

zjLOVEcyj·2022-11-23 12:46

神经网络—最大池化的使用MaxPool2d（）

1.最大池化的特征：保留数据特征但减少数据量2.MaxPool2d（）形参说明：kernel_size：要接受最大值的窗口大小stride：移动的步长。默认大小是池化核的长度padding：填充的大小ceil_mode:为True时，池化核没有完全覆盖图像，找一个最大值。为False丢弃。3.图像演示【找最大值】1.结果为最大值2下一次移动，如果ceil_mode:为True。结果是3。如果cei

jbkjhji·2022-11-21 19:23

Torch 池化操作大全 MaxPool2d MaxUnpool2d AvgPool2d FractionalMaxPool2d LPPool2d AdaptivePool2d dilation详解

torch池化操作1池化操作2类型2.1MaxPool2d()2.2MaxUnPool2d()2.3AvgPool2d()2.4FractionalMaxPool2d()2.5LPPool2d()2.6AdaptiveMaxPool2d()2.7AdaptiveAvgPool2d()3总结自我学习记录，他人转载请注明出处1池化操作作用：提取图片重点特征，减小图片尺寸大小，从而减少最后的输出数量，池

Philo`·2022-11-21 16:25

keras的plot_model错误三连以及torch配置

fromkeras.layersimportInput,Conv2D,MaxPool2D,Flatten,Dense,Activationfromkerasimportregularizersfromkeras.modelsimportModelimportkeras.activationsasactivationfromkeras.utilsimportplot_modelimportos

salary_only_17k·2022-11-21 10:40

01.17 pytorch学习（完整的模型训练套路（一））

importtorchimporttorchvision.datasetsimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,

三十里开外·2022-11-21 01:18

[Pytorch系列-32]：卷积神经网络 - torch.nn.MaxPool2d() 用法详解

文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121053578目录前言：第1章关于1维MaxPool1d、2维MaxPool2d

文火冰糖的硅基工坊·2022-11-19 20:33

【学习笔记】用VGG16实现猫狗分类

fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D

醪糟小丸子·2022-09-20 09:51

常见的几种池化操作：MaxPool2d/AdaptiveMaxPool2d/AvgPool2d/AdaptiveAvgPool2d...（Pytorch）

（3）实例2）MaxPool2d（1）调用方式（2）参数解析（3）实例二、AvgPool：平均池化1）AvgPool1d（1）调用方式（2）实例2）AvgPool2d（1）调用方式（2）实例三、AdaptiveMaxPool

NorthSmile·2022-09-05 09:27

神经网络中的基本结构--卷积层和最大池化

文章目录神经网络中的基本结构卷积层nn.Conv2d常用于对图像的卷积层对于stride和padding的理解：对于in、outchannels的理解：简单的示例：示例讲解池化层MaxPool2d参数额外引入

怕不是个弱智·2022-07-05 16:17

用Pytorch搭建第一个神经网络且进行优化

先看一下原理输入3通道32*32，最后经过3个卷积，3个最大池化，还有1个flatten，和两个线性化，得到十个输出程序如下：fromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

Sol-itude·2022-06-30 07:19

神经网络-最大池化的使用

文章池化层的官方文档中介绍了很多种的池化方法，但是最常用的还是MaxPool2d,这里我们也用MaxPool2d来讲解，其他的类似，关键还是要学会看官方文档概述：最大池化目的就是为了保留输入的特征，但是同时把数据量减少

booze-J·2022-06-26 07:23

传统骨干网比较LeNet AlexNet VGG Inception

LeNetLeNet((conv):Sequential((0):Conv2d(1,6,kernel_size=(5,5),stride=(1,1))(1):Sigmoid()(2):MaxPool2d

Diros1g·2022-06-23 07:07

pytorch深度学习小土堆的训练模型

1.将建立的深度学习的模型放入一个py文件中，在mian函数中进行全1的模型检测importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

9dlf·2022-06-12 09:30

PyTorch深度学习——优化函数

直接参考官方文档就可以了：Optimimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

哆啦AI梦·2022-06-07 07:24

PyTorch深度学习——最大池化层的使用

官方参考文档：MAXPOOL2D重要的参数：相关计算公式：下面举一个例子：通过对一个数组操作，获取其平均采样值：importtorchfromtorchimportnn

哆啦AI梦·2022-06-07 07:53

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

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

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

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 --- 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

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

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

五、卷积神经网络之inception

importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D

小宇课堂·2021-01-03 00:52

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

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

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)kernel_size(intortuple)-maxpooling的窗口大小stride(intortuple,optional)-maxpooling的窗口移动的步长。默认值是kern

comeonow·2020-09-12 08:26

Pytorch MaxPool2d

先说说nn.functional和nn：只调用函数的话，其实是一回事。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)output=m(input)然后就会报这个错：RuntimeError:non-empty3Dor4D(batchmode)t