maxpool

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

【pytorch学习】关于torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d

两者之间的区别与联系首先给出结论，torch.nn.MaxPool2d和torch.nn.functional.max_pool2d两者本质上是一样的。

你好，我老婆不吃香菜·2024-02-10 16:54

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建

目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro

pprpp·2024-02-02 02:55

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

完整的模型训练套路（一、二、三）

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),

Cupid_BB·2024-01-12 13:52

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

FCN-8s源码理解

hzhj·2024-01-07 17:36

神经网络-最大池化Maxpool

参数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d最大池化importtorchfromtorchimportnninput

Cupid_BB·2024-01-06 06:32

池化层解析：新手也能理解 PyTorch 中的核心组件

目录torch.nn详解nn.MaxPool1dnn.MaxPool2dnn.MaxPool3dnn.MaxUnpool1dnn.MaxUnpool2dnn.MaxUnpool3dnn.AvgPool1dnn.AvgPool2dnn.AvgPool3dnn.FractionalMaxPool2dnn.FractionalMaxPool3dnn.LPPool1dnn.LPPool2dnn.Adapt

E寻数据·2024-01-04 11:53

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

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层/下采样层三、课程代码1.零碎知识点1.1nn.Conv2d1.2nn.Maxpool2d1.3enumerate2

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

Python实现FCN

例如，在TensorFlow中，你可以使用tf.keras.layers.Conv2D层来构建模型的卷积层，使用tf.keras.layers.MaxPool2D层来构建池化层，并使用tf.keras.l

又可乐·2023-12-25 20:01

【Week-P2】CNN彩色图片分类-CIFAR10数据集

环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结3.1⭐`torch.nn.Conv2d()`详解3.2⭐`torch.nn.Linear()`详解3.3⭐`torch.nn.MaxPool2d

m_Molly·2023-12-22 15:29

Keras 踩坑记录： Keras 后端 Backend

问题起源博主最近在跑一个github上面的基于Keras的深度学习模型的时候发现如下的报错：ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting2from1for'MaxPool

木水_·2023-12-21 14:56

Unet复现，包含不同的上采样和下采样方式

可以通过maxpool实现，也可以是使用步长为2的卷积实现。2.上采样上采样的时候，通道数减半，特征图翻倍。

Jay_Mapp·2023-12-21 06:31

LeNet(pytorch)

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(1

caigou.·2023-12-17 07:20

【动手学深度学习】(十一)池化层+LeNet

文章目录一、池化层1.理论知识2.代码二、LeNet1.理论知识2.代码实现【相关总结】nn.MaxPool2d()卷积层对位置比较敏感一、池化层1.理论知识二维最大池化填充、步幅和多个通道池化层与卷积层类似

释怀°Believe·2023-12-16 14:28

P21 卷积神经网络CNN

卷积参数共享Maxpool逐步限制neuron的弹性，感受野限制看的范围，参数共享限制参数由于上述限制，CNN的bias比较大，用在图像中，影响不大。如果用在其他方面，要注意一下。

闪闪发亮的小星星·2023-12-16 08:06

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax

Mr.zwX·2023-12-15 22:21

19、什么是 Resnet50 神经网络

在这一节实战中，我们构建了一个简单的识别数字的神经网络，这个网络结构之所以简单，一是因为层数少，二是因为结构是顺序的，没有其他分支结构，表示起来大概就像是：conv->relu->conv->relu->maxpool

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 17:26

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(1)

目录卷积1自定义二维卷积算子2自定义带步长和零填充的二维卷积算子3实现图像边缘检测4自定义卷积层算子和汇聚层算子4.1卷积算子4.2汇聚层算子5学习torch.nn.Conv2d()、torch.nn.MaxPool2d

熬夜患者·2023-11-16 00:20

聊聊神经网络结构以及计算量和内存使用

目录1.前言2.torchsummary3.torchstat3.1Conv层计算FLOPs和MAC3.2ReLU计算FLOPs和MAC3.3MaxPool计算FLOPs和MAC3.4fc计算FLOPs

Henry_zhangs·2023-11-13 17:40

搭建神经网络模型

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)s

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:03

PyTorch深度学习实践（10. Basic CNN-3）

importtorchinput=[3,4,6,5,2,4,6,8,1,6,7,8,9,7,4,6]input=torch.Tensor(input).view(1,1,4,4)maxpooling_layer=torch.nn.MaxPool2d

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

目录1.函数签名:2.学习中的疑问3.代码1.函数签名:torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices

阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

pytorch中的池化函数

最大池化（MaxPooling）:nn.MaxPool1d:一维最大池化。nn.MaxPool2d:二维最大池化。nn.Max

萝北村的枫子·2023-10-14 18:10

2021-06-01

tf.keras.layers.Conv2D(filters=6,kernel_size=5,activation='sigmoid',input_shape=(224,224,3)),tf.keras.layers.MaxPool2D

xuanxi·2023-10-13 02:06

nn.AvgPool2d()函数

nn.AvgPool2d(2,2)和nn.MaxPool2d(2,2)一样是图像长宽缩小为原来的一半，即图像大小为原来的1/4。

蓝翔技校的码农·2023-10-07 05:28

【动手学习深度学习】7 卷积神经网络基础

7.4.3.1×1卷积层7.4.4.二维卷积层7.4.5.代码7.5.池化层7.5.1.二维最大池化7.5.2.池化层的填充、步幅和多通道7.5.3.平均池化层7.5.4.代码nn.Conv2d()nn.MaxPool2d

sumshine_·2023-10-05 20:12

mobilenetV1和V2对比

Globalaveragepooling的使用使用步长为2的卷积代替Maxpool+conv：使得参数数量不变，计算量变为原来的1/

LuDon·2023-09-28 22:56

经典网络(一) AlexNet逐层解析 | 代码、可视化、参数查看！

文章目录1回顾2AlexNet的重要性3AlexNet解析3.1结构3.1.1CONV13.1.2MaxPool13.1.3NORM13.1.4CONV23.1.5MaxPool23.1.6CONV3CONV43.1.7CONV53.1.8MaxPool33.1.9FC1FC2FC33.2AlexNet

Qodi·2023-09-24 14:50

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-CNN-Mnist

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,1,1)self.pool1=nn.MaxPool2d(2

yscript·2023-09-18 09:55

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

Pytorch学习：卷积神经网络—nn.Conv2d、nn.MaxPool2d、nn.ReLU、nn.Linear和nn.Dropout

文章目录1.torch.nn.Conv2d2.torch.nn.MaxPool2d3.torch.nn.ReLU4.torch.nn.Linear5.torch.nn.Dropout卷积神经网络详解：csdn

緈福的街口·2023-09-14 05:35

SA和SSA

图片来自：深度学习卷积神经网络重要结构之通道注意力和空间注意力模块SA(SpatialAttention)模块首先对输入信息分别进行Maxpool、Avgpool操作，并按通道维度拼接池化结果，再进行1x1Conv

cocapop·2023-09-10 13:34

深度学习入门（三）：卷积神经网络（CNN）

（car、truck、airplane、ship、horse）一、卷积神经网络整体架构CONV：卷积计算层，线性乘积求和RELU：激励层，激活函数POOL：池化层，取区域平均或最大（MAXPOOL）PC

一个很菜的小猪·2023-08-23 08:01

PyTorch学习笔记（十五）——完整的模型训练套路

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.C

小乖路路通·2023-08-21 02:02

打印网络名称以及相应shape

importtorchfromtorchimportnnnet05=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d

一名CV界的小学生·2023-08-17 05:20

2021-11-14 泉搭建的model

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

隔壁老王_89c2·2023-08-17 01:19

[mongo]性能机制，分析工具

secondaryPreferrednearest如果不希望一个远距离节点被选择将它设置为隐藏节点通过标签（Tag）控制可选的节点使用nearest方式；应用端-排队等待排队等待连接是如何发生总连接数大于允许的最大连接数maxPool

一条闲鱼_mytube·2023-08-16 13:24

【torch.nn : Pooling Layers】

文章目录MaxPool2dAvgPool2dAdaptiveAvgPool2dMaxUnpool2dMaxPool2dCLASStorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride

zyw2002·2023-08-11 14:05

吴恩达作业（5）CNN神经网络(tensorflow实现)--手势识别

64，3），即1080张64*64的彩色图片train_signs.h5：测试集，维度为：（120，64，64，3），即120张64*64的彩色图片参考博客目的：搭建卷积层:CONV2D−>RELU−>MAXPOOL

快乐活在当下·2023-08-10 06:35

python-卷积神经网络的学习

1.3cv2.imshow(wname,img)比较：plt.imshow()2、torch.nn2.1torch.nn.Conv2d()2.2torch.nn.Parameter()2.3torch.nn.MaxPool2d

Last__Dance·2023-08-10 06:35

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