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conv1
第四次作业:卷积神经网络 part3
代码练习HybridSN三维卷积部分:
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2:(8,24,23,23),16个5x3x3的卷积核==>(16,20,21,21
zhihaoli
·
2020-08-15 19:00
第二次作业:卷积神经网络 part 3
__init__()#
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv3d(1,8,kernel_size
fmz626
·
2020-08-15 18:00
第二次作业:卷积神经网络 part 3
__init__()#
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)self.conv1=nn.Conv3d(1,8,kernel_size=(7,3,3),
Life9706
·
2020-08-15 18:00
第四次作业:卷积神经网络 part3
代码练习1.完善HybridSN高光谱分类网络三维卷积部分:
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2:(8,24,23,23),16个5x3x3
lsccc
·
2020-08-15 17:00
第二次作业:卷积神经网络Part3
第二次作业:卷积神经网络Part3一、代码练习1.HybridSN模型的网络结构为如下图所示:三维卷积:
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2
小小凤~
·
2020-08-15 17:00
第四次作业:卷积神经网络 part 3
__init__()#三维卷积部分:#
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)#conv2:(8,24,23,23),16个5x3x3的卷积核
米高桑
·
2020-08-15 13:00
第三次作业:卷积神经网络 part3
一、代码练习1.1HybridSN高光谱分类网络先三维卷积,然后进行二维卷积,三维卷积的网络模型如下:
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2
如梦似幻11
·
2020-08-15 13:00
第三次作业:卷积神经网络 part3
定义HybridSN类如下:三维卷积部分:
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2:(8,24,23,23),16个5x3x3的卷积核==>(
木槿花篱
·
2020-08-15 13:00
Pytorch 容器
1.nn.Sequential(*layers)类似于torch7中的Sequential,将每一个模块按照他们的顺序送入到nn.Sequential中,输入可以是一些列有顺序的模块
conv1
=nn.FractionalMaxPool2d
枯叶蝶KYD
·
2020-08-15 08:39
第三次作业:卷积神经网络 part3
一、代码练习1.定义HybridSN三维卷积部分:
conv1
:(1,30,25,25),8个7x3x3的卷积核==>(8,24,23,23)conv2:(8,24,23,23),16个5x3x3的卷积核
Pogman
·
2020-08-14 20:00
caffe之网络权重可视化(C++实现)
今天,我们来看对一个训练好的model,用c++进行model的网络权值的可视化,比如看看网络中的第一个卷积层
conv1
、第一个卷积层pool1到底学到的是什么特征。
真小假
·
2020-08-14 00:07
Caffe
pytorch下nn模块总结03
pytorch的nn模块下常用方法的总结(1).add_module(name,module)#用来添加模块到网络的结构中self.add_module(“
conv1
”,nn.Conv2d(10,20,4
张小丫先森
·
2020-08-13 22:49
随笔
关于深度学习推荐系统的tensorflow一些API的使用(一)
withtf.name_scope('
conv1
')asscope:weights1=tf.Variable([1.0,2.0],name='weights')bias1=tf.Variable([0.3
Unddr_Groun
·
2020-08-13 22:47
tensorflow深度学习网络的feature map保存为图片
第一个:在你的网络搭建的地方,你想保存哪一层的网络,就在那一层后添加代码:#第一个卷积层(100——>50)
conv1
=tf.layers.conv2d(inputs=x,filters=32,kernel_size
小铭同学的博客
·
2020-08-13 14:30
VGG中2个3*3卷积核对AlexNet中5*5卷积核以及感受野计算公式
比如这个图,这个
conv1
是33的卷积核,
conv1
的左上角的第一个像素点,对应的就是原始图像上红框所代表的33的区域大小,所以它的感受野就是3(一般都说3,不说3
Asure_AI
·
2020-08-08 12:38
计算公式
AlexNet
整个算法的体系Alexnet包含了八个学习层,五个卷积层和三个全连接层
conv1
阶段输入数据:227×227×3卷积核:11×11×3;步长:4;数量(也就是输出个数):96卷积后数据:55×55×96relu1
zlc911202
·
2020-08-07 19:48
深度学习
神经网络
Alexnet
算法
第二次作业:卷积神经网络 part 2
【第一部分】问题总结在本次代码练习中,我有一个问题:在MobileNetV2部分的代码练习,论文中
conv1
的stride是2,第二个Block的第一层stride也是2,为什么使用CIFAR10数据集就变成
__justry
·
2020-08-07 15:00
GAN训练营
__init__()self.features=nn.Sequential(OrderedDict([('
conv1
',nn.Conv2d(3,10,3,1)),('prelu1',nn.PReLU(10
Zain Lau
·
2020-08-05 04:41
cv
AlexNet MNIST Pytorch
网络基本架构为:
conv1
(96)->pool1->conv2(256)->pool2->conv3(384)->conv4(384)->conv5(256)->pool5->fc6(4096)->fc7
xuan_liu123
·
2020-08-04 08:10
ML&DL
Pytorch
AlexNet
Pytorch实战使用ResNet50/101/152实现Cifar-10的分类任务
编译器pycharmpytorch版本0.4python版本3.6为适应cifar-10中32×32的图片尺寸,对resnet中进行修改,所有层的channel数量都没有进行修改,其中
conv1
中的(k
baddeku
·
2020-08-03 21:48
深度学习
pytorch
pytorch
resnet
cifar-10
【深度学习】全面理解VGG16模型
全面理解VGG16模型VGG16的结构层次介绍结构图VGG16模型所需要的内存容量介绍卷积中的基本概念1.从input到
conv1
:2.从
conv1
到conv2之间的过渡:3.conv2到conv3:4
florrie Z
·
2020-08-02 20:10
深度学习之模型理解
论文解读:Conditional Generative Adversarial Network for Structured Domain Adaptation
ConditionalGenerativeAdversarialNetworkforStructuredDomainAdaptation论文主要贡献:通过条件生成网络提高分割模型的域自适应能力;论文主要网络结构:基础结构:VGG-19+FCN-8s创新点:在
conv1
SHY_VWind
·
2020-07-29 13:44
域自适应
Python使用tensorflow实现图像识别(猫狗大战)-02
batch_size,n_classes):#cov1,shape=[kernelsize,kernelsize,channels,kernelnumbers]withtf.variable_scope('
conv1
雪…
·
2020-07-28 21:24
浅谈LeNet-5
输入层读入需要被网络处理的图片,这里图片的大小为32*32的黑白图片
Conv1
层图片大小:32
jiangxiaoju
·
2020-07-28 09:29
猫狗识别之卷积神经网络
get_weight([CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,3,CONV1_KERNEL_NUM],regularizer)conv1_b=get_bias([CONV1_KERNEL_NUM])
conv1
Yang8465
·
2020-07-27 18:41
人工智能
Variable
conv1
/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? 解决方法
转载自:https://www.jianshu.com/p/fc11f32800f9保存checkpoint后,尝试调用保存的模型:withtf.Session()assess:print("Readingcheckpoints...")ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)ifckptandckpt.model_checkpoint_
洞幺01
·
2020-07-16 07:43
Python
Debug
Tensorflow
TensorFlow add_weight() got multiple values for argument 'name'
我自定义了一继承Layer的卷积层ComplexConv2D(sf,filsize,name='
conv1
',**convArgs)卷积层里卷积核部分的代码为:self.kernel=self.add_weight
舞幽壑之潜蛟
·
2020-07-16 06:33
tensorflow
cuda-convnet 卷积神经网络 一般性结构卷积核个数 和 输入输出的关系以及输入输出的个数的说明:
Initializeddatalayer'data',producing3072outputsInitializeddatalayer'labels',producing1outputsInitializedconvolutionallayer'
conv1
zhubenfulovepoem
·
2020-07-15 12:43
字符识别OCR研究
超简单!pytorch入门教程(五):训练和测试CNN
与之前LeNet不同在于
conv1
的第一
Zen_君
·
2020-07-15 09:47
ReLU函数简介
首先看网络结构描述的形式:layer{name:"
conv1
"type:"Convolution"bottom:"data"top:"
conv1
"param{lr_mult:1}param{lr_mult
潇湘_AQ
·
2020-07-13 15:31
Deep
Learning
神经网络
函数
ReLU
tensorflow 运行时 自动 killed
一开始我权重配置如下:层次卷积核
conv1
(5,5,1,32)conv2(3,3,32,64)conv3(3,3,64,128)conv4(3,3,128,
Learning Not End
·
2020-07-12 18:12
错误记录
opencv DNN模块 +tensorflow
在该网络中,设置输入结点的名字为:
conv1
/input,输出结点的名字为:
conv1
/y,(输入输出结点的名称必须设置)建立网络结构:x*w1*w2=y,w1,w2均为随机数,其中
rj_monck
·
2020-07-11 21:21
Cannot copy param 0 weights from layer '
conv1
'; shape mismatch.
当我使用训练好的caffemodel准备测试一下图片的时候,我定义了deploy.prototxt文件,然后利用bat脚本进行测试,发现报错,错误如下:错误解决:打开我的deploy.prototxt文件,把Input_param中的数据改掉,把1通道改为3通道,shape参数的意思:第一个参数表示batch_size,第二个参数表示通道(彩色为3通道),剩下两个表示图像大小,我用的是黑白图像,所
一个可以顺利毕业的可人儿
·
2020-07-11 09:31
caffe
Caffe
基于 kears的全卷积网络u-net端到端医学图像多类型图像分割(二)
6.其它相关1.端到端的图像分割网络首先,回顾下网络模型defget_unet(pretrained_weights=None):inputs=Input((img_rows,img_cols,1))
conv1
Lynn_Chan
·
2020-07-11 03:47
python
tensorflow特征图可视化
代码是基于《实战GOOGLE深度学习框架》书中手写数字识别的示例,做了一些修改inference函数最后的返回处加上某一层,比如
conv1
修改train函数中y=inference()a,b,c,d,e
小帆97
·
2020-07-10 10:45
tensorflow
Tensorflow Slim微调模型
卷积层分为5个部分共13层,即
conv1
~conv5。还有三层全连接层,即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。
twinkle_star1314
·
2020-07-10 03:59
Tensorflow
pytorch可视化 resnet50特征图
84711978Python可视化resnet50所有层特征图使用pytorch中预训练模型,在网络inference的过程中显示特征图的每个通道.文章目录代码inputimage[1,3,224,224]
conv1
ShellCollector
·
2020-07-09 18:23
torch
深度学习
caffe---之blobs和layers
一.net.blob实际上是有序字典有序字典printnet.bloboutput:OrderedDict([('data',),('
conv1
',),('pool1',),('norm1',),('conv2
zxyhhjs2017
·
2020-07-09 06:02
caffe
Caffe layer type: "Convolution" ; type: "ReLU"
对卷积层各项参数的解读,见如下代码的注释:layer{name:"
conv1
"type:"Convolution"bottom:"img0_aug"bottom:"img1_aug"top:"conv1a"top
前进ing_嘟嘟
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2020-07-08 23:32
caffe
conv
convolution
ReLU
卷积神经网络参数说明
1.VisionLayers1.1卷积层(Convolution)类型:CONVOLUTION例子layers{name:"
conv1
"type:CONVOLUTIONbottom:"data"top:
redfivehit
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2020-07-05 10:59
machine
learning
cnn
神经网络
卷积神经网络
深度学习中的初始化
深度学习中的初始化layer{name:"
conv1
"type:"Convolution"bottom:"data"top:"
conv1
"param{lr_mult:1}param{lr_mult:2}
keson26
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2020-07-04 20:17
Keson's
Think
Tensorflow由于版本问题出现的几种错误及解决办法
TypeError:Expectedint32,gotlistcontainingTensorsoftype'_Message'instead.S:由于tf.concat的问题,将tf.concat(1,[
conv1
Tsingzao-于廷照
·
2020-06-30 10:12
Tensorflow
torch.nn.Conv2d()函数和channel的理解
importtorchx=torch.randn(2,3,4,5)
conv1
=nn.Conv2d(3,2,kernel_size=3)out1=cov1(x)print("output1size:",out1
sunshine_shan
·
2020-06-29 14:43
Tensorflow实现简单的卷积神经网络
网络基本参数及架构X:[None,784]X_image:[None,28,28,1]y_:[None,10]
Conv1
:[None,28,28,32]pool1:[None,14,14,32]Conv2
萌1萌哒小萌萌
·
2020-06-29 04:55
人工智能菜鸟学习
pytorch里简单神经网络的参数理解
第一次写博客,欢迎路过的各路大神指教~本代码基于pytorch0.4这里记录一下我对pytorch里卷积、最大池化、全连接的理解,分析了网络参数:1.输入图片大小:1×1×5×52.建立一层
conv1
:
文刘
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2020-06-29 01:13
pytorch网络参数
AlexNet神经网络结构
AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层,模型示意图:精简版结构:
conv1
阶段输入数据:227×227×3卷积核:11×11×3;步长:4;数量(也就是输出个数):96卷积后数据:55×55×96(
weixin_30470857
·
2020-06-27 20:23
CRNN论文解读与复现
)Conv0:100x32x1*3x3x1x64——>100x32x64(maps:64k:3x3s:1p:1)Maxpool0:100x32x64——>50x16x64(window:2x2s:2)
Conv1
佳乐Change
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2020-06-27 12:47
googlenet解析
原始数据是224*224*3第一层卷积层
conv1
,pad是3,7*7,64个特征,步长2,输出为112*112*64。
Deep_IT
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2020-06-27 12:04
caffe
Python可视化resnet50所有层特征图
Python可视化resnet50所有层特征图使用pytorch中预训练模型,在网络inference的过程中显示特征图的每个通道.文章目录代码inputimage[1,3,224,224]
conv1
[
未完城
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2020-06-27 03:10
deep-learning
Python
computer
version
[深度学习] 使用Xavier进行权重初始化的原理以及caffe实现
0.背景说明这几天开始在看caffe源码,看到官方代码中有mnist的examples.其中使用的网络模型是lenet.在layername:
conv1
中使用xavier对该层layer进行权重初始化,
张捷阳
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2020-06-25 20:46
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