nn.Conv

计算CNN卷积层和全连接层的参数量

看到一个nn.Conv()函数，就能知道有多少个，它由那些因子决定的？参数量是由以下3个因子决定的：
FMsunyh·2024-01-26 19:28

关于raise NotImplementedError报错

__init__()self.conv=nn.Conv
新手村的一只汪·2023-01-16 17:27

pytorch named_children()和named_parameters()的区别

)主要用于返回神经网打包的第一层的layer名称named_parameters()主要用于返回神经网打包的每一层的名字以resnet18为例子，其每一个layer（也就是basicblock）由多个nn.conv
AllenPuRZ·2023-01-14 13:08

基于Pytorch的CIFAR10数据集训练与识别

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv
yrhzmu·2022-12-22 09:48

Pytorch查看模型参数并计算模型参数量与可训练参数量

__init__()self.feature_extraction=nn.Sequential(nn.Conv
Childhood_Sweetheart·2022-12-13 07:44

pytorch卷积操作nn.Conv中的groups参数用法解释

MobileNetV1《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客《MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecks》_程大海的博客-CSDN博客《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientCo
胖胖大海·2022-12-06 00:40

模型初始化与随机种子——Pytorch 炼丹技巧（随手记）

Pytorch模型初始化：在模型类的__init__()函数中用nn.Linear(input_size,output_size)定义全连接层或者用nn.conv()定义卷积层时，默认使用kaiming_uniform
WWwicky·2022-12-06 00:05

torchsummary和torchstat使用方法和结果分析

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv
无码不欢的我·2022-11-25 01:37

PyTorch实现的VGGNet

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisiondefConv3x3BNReLU(in_channels,out_channels):returnnn.Sequential(nn.Conv
mingo_敏·2020-08-17 14:15

pytorch 卷积结构和numel()函数

__init__()self.first_part=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_channels,d,kernel_size=3,padding=5//2),nn.Conv
后知还就那个后觉·2020-07-11 13:33

关于pytorch中nn.conv中的参数group

关于pytorch中nn.conv中的参数之前一直是用的tensorflow+keras，最近刚转为pytorch，发现torch中的卷积参数和tensorflow中的有点不同，特来记录下，以下是官网中的解释
杨天天·2020-07-05 15:37
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