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深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平、·拼接、拆分

深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平文章目录深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平前言一、flatten（）二、view（）总结前言上一篇文章记录了维度操作的增加维度和维度压缩，这篇笔记介绍维度的展平一

江清月近人。·2022-11-24 07:41

CAM系列

在flatten层使用全连接层能够破坏卷积层的特征（比如记住物体位置等）的基础上，研究了用GAP/GMP代替flatten层全连接层，用softmax作为输出层时，GAP与GMP的区别并

zjjszj·2022-11-24 05:28

Python3 ---关于numpy的方法总结笔记。

文章目录写在开头一.使用numpy生成数组:二.查看数据类型三.指定数据类型四.指定小数位数五.数组维度的读取和重构六.flatten()方法、where()方法和、repeat()方法、tile()方法

深度不学习！！·2022-11-23 21:11

python手工将不为数值类型的列分为n类

列的第一个数据类型作为整列类型进行判断，如果是数字类型就跳过不处理如果是非数字类型则添加到set去重，然后把set中的值按顺序用0~n-1进行替换，n为不同值的个数foriinrange(x.shape[1]):map_={}flatten

姜略略·2022-11-23 19:32

Pytorch_flatten（）函数

,showmethecode.importtorcht=torch.tensor([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]])print(torch.flatten

思考实践·2022-11-23 18:04

Numpy的形状变化功能（Flatten、Ravel、Transpose、swapaxes）

文章目录前言一、Numpy的Flatten和RavelNumpy的Flatten和Ravel实操案例二、Numpy的Transpose和swapaxesNumpy的Transpose和swapaxes的实操案例前言一

weixin_38094100·2022-11-23 18:03

Pytorch常用函数-Flatten

Flatten含义flatten的中文含义为“扁平化”，具体怎么理解呢？

helloworld_Fly·2022-11-23 18:28

pytorch中的reshape()、view()、transpose()和flatten()

文章内容皆为个人理解，如有不足欢迎指正。1、torch.reshape()reshape()可以由torch.reshape(),也可由torch.Tensor.reshape()调用其作用是在不改变tensor元素数目的情况下改变tensor的shapeimporttorchimportnumpyasnpa=np.arange(24)b=a.reshape(4,3,2)print(np.shap

璇焱如柳·2022-11-23 18:28

torch.flatten()

#张量推平比如现在有一个2×3×4的张量Ax=tensor.flatten(A)默认去掉所有维度，生成一个24维的张量x=tensor.flatten(A,start_dim=0,end_dim=1)则生成一个

鱼与钰遇雨·2022-11-23 18:28

深度学习之Pytorch中的flatten()、transpose()和permute()

1、flatten()：压缩维度input_tensor.flatten(start_dim,end_dim)，其中input_tensor就是输入的你想压缩的tensor，start_dim和end_dim

ling零零零·2022-11-23 18:27

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

TSNE实现降维及可视化

降维使用TSNE进行降维操作，该函数的输入是flatten之后的特征，即[batch,维度]。

CtrlZ1·2022-11-23 12:52

keras利用VGG16实现猫狗分类

fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D,Activation,Dropout,Flatten

zjLOVEcyj·2022-11-23 12:46

python数组增加维度_Numpy 改变数组维度的几种方法小结

来自《Python数据分析基础教程：Numpy学习指南(第2版)》Numpy改变数组维度的方法有：reshape()ravel()flatten()用元组设置维度transpose()resize()下面将依次进行说明

weixin_39930252·2022-11-23 10:17

转换维度python_Python numpy数组维度转换（维度转换）,pythonnumpyarray,转维

本篇先对array的维度转换方法进行总结，涉及的转换方法如下：#reshape()#ravel()#flatten()#transpose()#resize()具体用法：array_01=np.arange

weixin_39527372·2022-11-23 10:46

Python NumPy ndarray 数组的维度变换拼接拆分

2.二维数组转化维度，ravel和flatten。二、数组的拼接。1.横向拼接hstack和concatenate。2.纵向拼接vstack和concatenate。三、数组的分割。

正在学习中的李斌·2022-11-23 09:07

【学习笔记】Python与PyTorch中的一些函数解释

Miraclo_acc·2022-11-23 08:56

基本图像处理-1（图像直方图与数据降维-主成分分析PCA）

hist(im.flatten(),128)flatten()方法将任意数组按照行优先准则转换成一维数组直方图均衡化直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中

jaycain·2022-11-23 06:58

pytorch快速入门

的属性和numpy的联系二、数据集的数据加载器加载数据集标号和可视化自己创建数据集用DataLoaders准备数据用于训练Transforms三、神经网络准备训练设备定义网络的类模型的layersnn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax

Reflect2022·2022-11-23 03:59

python 展平函数ravel和flatten及两者的区别

ravel()展平数据后，修改数据会影响前面的数据。importnumpyasnparray=np.arange(15).reshape(3,5)print(array)'''[[01234][56789][1011121314]]'''ax1D=array.ravel()ax1D[0]=100print(ax1D)#[1001234567891011121314]print(array)#修改a

lz_rover·2022-11-22 18:25

训练好的vgg报错RuntimeError：mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied(51249 and 250884096)

但是在输出到全连接层之前，网络的forward函数中应当定义输入张量的处理过程，查看在VGG模型类的定义中：存在x=torch.flatten(x

Msecrety·2022-11-22 13:13

Keras实现mode.fit和model.fit_generator比较

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenfromkeras.layersimportConv2D

Einstellung·2022-11-22 03:04

花花少年·2022-11-21 20:44

第五次周报10.23

4.池化卷积池化卷积叠加会有什么效果5.flattening宽度多少合适？

三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:58

TypeError: Failed to convert object of type class 'list' to Tensor. Contents: [Dimension(None), -1

None),-1].Considercastingelementstoasupportedtype.解决方法：tf.reshape(max_pool,[batch_num,-1])改为tf.layers.flatten

qq_36783848·2022-11-21 14:37

pytorch tensorrt Warning: Encountered known unsupported method torch.Tensor.flatten

出现这种错误，首先找到模型的flatten算子，例如x=x.flatten(start_dim=1),改为x=torch.flatten(x,start_dim=1)

日作诗歌三千首·2022-11-21 13:50

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

No module named 'keras'已解决

importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflow.keras.layersimportInput,Add,Dense,Activation,ZeroPadding2D,BatchNormalization,Flatten

tm5·2022-11-21 10:36

【无标题】ModuleNotFoundError: No module named ‘tf_slim‘

问题1：fromtensorflow.contrib.layersimportflatten不能用了。

Herclues13·2022-11-21 08:46

《opencv numpy 基本操作》

2.创建矩阵2.1array2.2arange2.3linspace2.4zeros2.5ones2.6eye和identity2.7random.randint3.矩阵转换3.1reshape3.2flatten

浅忆笙歌暖·2022-11-21 07:42

01.17 pytorch学习（完整的模型训练套路（一））

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

三十里开外·2022-11-21 01:18

多层感知机的简洁实现

1.引入库importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l2.构造层数net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear

无眠·2022-11-20 23:29

keras实战_5.实现批归一化、激活函数、dropout

批归一化model=keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28,28]))for_inrange(20

一定要学好JAVA·2022-11-20 18:43

基于tensorflow的手写数字集识别

minst.load_data()#加载数据集#print(x_test)model=tf.keras.models.Sequential()#搭建模型model.add(tf.keras.layers.Flatten

l小小新人l·2022-11-20 18:10

深度学习--猫狗图像分类

importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportos,PIL,pathlibimportnumpyasnpfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Dropout,Dense,Flatten

未来，心·2022-11-20 17:18

机器学习/深度学习常用作图方法

figsize=(num_cols*scale,num_rows*scale)_,axes=plt.subplots(num_rows,num_cols,figsize=figsize)axes=axes.flatten

YWonchall·2022-11-20 14:28

关于将Tesorflow的SavedModel模型转换成tflite模型

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.keras.layersimportDense,Flattenfromtensorflow

灯前目力虽非昔，犹课蝇头二万言。·2022-11-20 08:55

吴恩达深度学习C4W1（Pytorch）实现

识别图像中手势代表的数字：与之前作业不同的是，需要在神经网络中加入卷积层（CONV）和池化层（POOL）,神经网络的大致结构为：CONV2D->RELU->MAXPOOL->CONV2D->RELU->MAXPOOL->FLATTEN

SheepTAO.C·2022-11-19 22:52

深度学习：输入和输出不同情况模型分享

tf.keras.layers.Conv2D(16,3,activation='relu')(input)c1=tf.keras.layers.MaxPool2D(3,2)(c1)c1=tf.keras.layers.Flatten

weixin_50663922·2022-11-19 20:28

Python/Pytorch相关知识学习

一、Python1、方法1、nn.Flatten()a.flatten()：a是个数组，a.flatten()就是把a降到一维，默认是按行的方向降2、print()参考blog3、随机生成概率和为1的数列

Httoti·2022-11-19 14:01

CNN的手动推导与卷积的代码逐行实现

代码实现PyTorch二维卷积1.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度2.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度,flatten

MoxiMoses·2022-11-19 08:10

Transformer架构 VIT

而是考虑把一张图片分成多个小块，比如下图把图片分成九个小块，按照从左到右，从上到下分别标称序号1，2，3，4，5，6，7，8，9,每个小块还是图片，然后通过Embedding转换成向量,然后通过LinearProjectionFlattened

dzm1204·2022-11-19 07:36

AlexNet-Pytorch自学笔记

()二维卷积1.1.1参数1.1.2输入输出1.2torch.nn.ReLU()激活函数1.3torch.nn.MaxPool2d()最大池化层1.3.1参数1.3.2输入输出1.4torch.nn.Flatten

当场开摆·2022-11-19 07:44

11李沐动手学深度学习v2/MLP (Multilayer Perceptron) 多层感知机简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#模型超参数激活函数（使用那种激活函数也可以认为是超参数）net=nn.Sequential(nn.Flatten

xcrj·2022-11-19 06:15

pytorch——torch.flatten() 和 torch.nn.Flatten()

flatten()函数的作用是将tensor铺平成一维torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)→Tensorinput(Tensor)–theinputtensor.start_dim

三つ叶·2022-11-19 06:11

keras flatten解读

官方定义：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/backend/https://keras.io/zh/layers/core/

有石为玉·2022-11-19 06:33

tensorflow之神经网络层：Flatten，flatten

1.tf.layers.FlattenClassFlatten:在保留第0轴的情况下对输入的张量进行Flatten(扁平化)代码示例：x=tf.placeholder(shape=(None,4,4),

大雄没有叮当猫·2022-11-19 06:33

2、torch.nn.Flatten()的参数实例

2、torch.nn.Flatten()的参数实例#默认参数importtorcha=torch.randn(8,3,64,64)F=torch.nn.Flatten()a1=F(a)a的大小：torch.Size

深度学习渣·2022-11-19 06:00

torch.flatten与torch.nn.flatten的区别

torch.flatten:默认从第0维开始拉伸,变成一个向量.x=torch.ones((2,3))print(x)print(torch.flatten(x))#结果tensor([[1.,1.,1

马凡乐·2022-11-19 06:30

Pytorch模型层简单介绍

例如：nn.Linear,nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding

瞳瞳瞳呀·2022-11-19 06:27

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