nn.Conv2d

常用torch.nn

目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential

mm_exploration·2024-09-08 09:41

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时，通过应用卷积核（也称为滤波器）来扫描输入图像或特征映射，可以有效地识别图像中的局部特征（如边缘、

算法channel·2024-03-13 01:19

nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Linear

这里写目录标题nn.Linearnn.Conv1dnn.Conv2d1×1卷积计算卷积中一共有多少次乘法和加法操作nn.LinearArgs:in_features:sizeofeachinputsampleout_features:sizeofeachoutputsamplebias:IfsettoFalse,thelayerwillnotlearnanadditivebias.Default:

ywfwyht·2024-02-06 10:55

Pytorch卷积层原理和示例 nn.Conv1d卷积 nn.Conv2d卷积

内容列表一，前提二，卷积层原理1.概念2.作用3.卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2,参数说明:3,代码:4,分析计算过程四，nn.conv2d1,函数定义2,参数：3,代码4,分析计算过程一，前提在开始前，要使用pytorch实现以下内容，需要掌握tensor和的用法二，卷积层原理1.概念卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将

WitsMakeMen·2024-02-06 10:22

如何改进YOLOv5主干网络

文件夹代码内容：importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d

风筝超冷·2024-02-05 02:56

卷积层和反卷积层输出特征图大小计算

计算公式：卷积层（nn.Conv2d）的输出特征图大小计算公式：输出特征图的宽度=（输入特征图宽度-卷积核宽度+2*填充）/步长+1输出特征图的高度=（输入特征图高度-卷积核高度+2*填充）/步长+1输出特征图的通道数

SimpleLearing·2024-02-04 17:51

【深度学习】基于PyTorch架构神经网络学习总结（基础概念&基本网络搭建）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.

hi_ly_51·2024-02-02 13:25

人脸识别 FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）

Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d

郭庆汝·2024-01-27 21:41

【DeepLearning-8】MobileViT模块配置

完整代码：importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangedefconv_1x1_bn(inp,oup):returnnn.Sequential(nn.Conv2d

风筝超冷·2024-01-27 12:53

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

nn.Conv2d是PyTorch中的一个类，代表二维卷积层（2DConvolutionLayer）。这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。

风筝超冷·2024-01-26 09:08

卷积和滤波对图像操作的区别

会影响原图大小滤波：不会影响原图大小解释卷积我们用这样一段代码来看importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand(3,5,5)print(x.shape)#卷积conv=nn.Conv2d

zhuyuyaya·2024-01-19 02:21

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用

2.nn.Conv2dPyTorch的卷积模块是nn.Conv2d，构造函数如下：nn.

MechMaster·2024-01-12 19:44

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下采样上采样维度无法对齐的问题

pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题问题如上，比方说有如下一段pytorch网络代码model+=[nn.Conv2d(ngf*mult,ngf*mult*2,kernel_size=3,stride

Longlongaaago·2024-01-09 09:02

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels

霜溪·2024-01-08 06:13

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——卷积层

来看这样一组代码：>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>> conv2=nn.Conv2d(in_channels=3,out_

霜溪·2024-01-08 06:12

FCN-8s源码理解

hzhj·2024-01-07 17:36

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_cha

Cupid_BB·2024-01-07 07:30

nn.Conv2d的使用(卷积层)(附代码)

nn.Conv2d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 02:56

简单的几个基础卷积操作

以下是一些常见的卷积操作，以及它们的PyTorch实现：标准卷积层：通过nn.Conv2d实现标准的卷积操作。

赢勾喜欢海·2023-12-21 12:44

【手撕算法系列】简单神经网络

__init__()self.conv=nn.Sequential([nn.Conv2d(1,10,kernel_size=3,

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:09

【手撕算法系列】残差连接

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channel

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:38

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

cannot assign module before Module.init() call

第一种没有写父类的初始化函数importtorchimporttorch.nnasnnclassConvolution(nn.Module):def__init__(self,in_channels):self.conv=nn.Conv2d

湫兮之风·2023-12-05 13:08

神经网络的基本骨架--nn.Module的使用

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.conv2=nn.Conv2d(20,20,5)defforward(self,x):x=F.relu(self.conv1

CODING_LEO·2023-12-03 12:02

常见的类 nn.Conv2d，nn.BatchNorm2D，nn.AdaptiveAvgPool2d

nn.Conv2d理论部分代码部分PaddlePaddle版torch版分析nn.BatchNorm2D理论部分代码部分PaddlePaddle版Torch版分析PaddlePaddle版Torch版nn.AdaptiveAvgPool2d

一杯水果茶！·2023-11-30 22:56

卷积的理解，卷积与通道的关系

在使用nn.Conv2d时，需

一杯水果茶！·2023-11-30 22:26

关于pytorch膨胀卷积的程序

膨胀卷积的程序nn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=kernel_size,stride=stride,padding=padding,dilation=

w_xiaomu·2023-11-24 06:15

网络代码理解

__init__()self.CA=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_spectral,1,kernel_size=1,stride=1),nn.LeakyReLU(),nn.Conv2

油豆皮·2023-11-24 00:13

神经网络中FLOPs和MACs的计算（基于thop和fvcore.nn）

以输入为(1,1,200,3)的张量卷积取nn.Conv2d(1,64,kernel_size=(8,1),stride=(2,1),padding=(0,0))为例。

Chauncey_Wang·2023-11-23 10:07

Pytorch完整模型训练套路

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3

wmsjHW·2023-11-21 13:30

pytorch文档阅读（二）torch.nn.Convolution layers

一行代码就可以给网络添加一个二维卷积层：self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)Convolutionlayers模块包含的子模块2.子模块介绍1）Conv1d对一个信号进

陌生的天花板·2023-11-16 22:08

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络

为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU

追光少年羽·2023-11-10 08:26

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络 torch.nn.Sequential与torch.nn.Module区别与选择

为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU

计算机视觉-杨帆·2023-11-10 08:56

pytorch 学习率衰减策略

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_siz

一壶浊酒..·2023-11-08 09:14

pytorch初始化权重方法总结

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,3,(3,3),stride=(1,1),padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(3)self.relu=nn.ReLU

一子慢·2023-11-07 05:16

Pytorch 快速参数权重初始化

定义一个函数：这里比如要初始化2维卷积权重值，采用xaiver数据分布，还有很多其他的数据分布可以探索defweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d):xavier

张哥coder·2023-11-07 05:12

Pytorch转为onnx模型 (torch.onnx)

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,3,1)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,3,1)self.drop

hxxjxw·2023-11-06 03:15

【Python】一个最基础，但是超难看出来的类声明为tuple的BUG

直接上代码，我在layer.py中定义了这样一个类：classQConv2d(nn.Conv2d):'''AstandardConv2dlayerthatquantizesinputandweightsbeforeperformingmult

Mr.zwX·2023-11-05 18:59

pytorch 中 nn.Conv2d 解释

1.pytorchnn.Con2d中填充模式torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode=‘zeros’,device=None,dtype=None)1.1padding参数的含义首先，padd=N,代表的是分别在

mingqian_chu·2023-11-05 08:06

python可变形卷积

__init__()self.offset_conv=nn.Conv2d(in_channels,2,kernel_size=3,p

小美美大白蛋·2023-11-03 00:39

python自注意力模块

__init__()self.conv=nn.Conv2d(input_channels,1,kernel_size=1)#用于学习注意力权重的卷积层sel

小美美大白蛋·2023-11-03 00:34

pytorch复现2_AlexNet

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(

王佳Gre·2023-10-30 17:35

pysot下的pytorch代码含义

argparse.ArgumentParsertorch.set_num_threadsos.path.dirname(os.path.realpath(__file__))os.path.jointorch.cudaPytorch的nn.Conv2d

Da_haihuang·2023-10-28 22:57

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

神经网络参数初始化

pytorch:classFaceBox_s(nn.Module):definit_params(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d)

AI视觉网奇·2023-10-21 05:06

使用pytorch实现图像分类

定义模型：使用PyTorch的神经网络模块(nn)构建图像分类模型，例如使用nn.Conv2d定义卷积层，使用nn.Linear定义全连接层。

Mn孟·2023-10-17 11:05

深度学习-卷积神经网络CNN计算输出特征大小以及参数数量

链接：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935计算其每一层的特征大小及参数数量的方法nn.Conv2d(in_channels

mxr-·2023-10-17 01:25

8.Mobilenetv2网络代码实现

importmathimportosimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo#1.建立带有bn的卷积网络defconv_bn(inp,oup,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d

YANQ662·2023-10-14 18:43

5.vgg16网络模块的实现

__init__()layers=[]indim=3outdim=64#构造卷积结构，一共有13层foriinrange(13):layers+=[nn.Conv2d(indim,ou

YANQ662·2023-10-14 18:42

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