nn.Conv2d

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)inputs=torch.Tensor([[[
qq_30468133·2020-01-10 11:29

pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

如何把imagenet预训练的模型，输入层的通道数随心所欲的修改，从而来适应自己的任务#增加一个通道w=layers[0].weightlayers[0]=nn.Conv2d(4,64,kernel_size
Hi_AI·2020-01-06 11:51

Pytorch之parameters的使用

__init__()#1inputimagechannel,6outputchannels,5*5squareconvolution#kernelself.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.conv2
啧啧啧biubiu·2019-12-31 10:47

Pytorch实现各种2d卷积示例

普通卷积使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)classConvBNReLU(nn.Module
Learn2Learn·2019-12-30 15:13

卷积操作转化成矩阵乘法

参考：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/平常都是无脑使用Pytorch提供的nn.Conv2d
marsggbo·2019-12-20 17:00

一层卷积中有多少个参数

importtorch.nnasnnconv=nn.Conv2d(2,3,4)print(conv.weight.size())print(conv.bias.size())torch.Size([3,2,4,4
江南烟雨尘·2019-11-18 22:00

pytorch构造一个小型cnn

例如：nn.Conv2d允许输入4维的Tensor：n个样本xn个色彩频道x高度x宽度#coding=utf-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableclass
Dandelion_2·2019-10-07 21:39

Pytorch 笔记

Pytorch笔记不定时更新Pytorch常用包#torch.tensor(),torch.device(),torch.max()importtorch#nn.Module,nn.Conv2d,nn.ReLU
云无月·2019-09-27 12:39

Pytorch的分组卷积

最近使用pytorch的时候遇到nn.Conv2d和F.conv2d中的groups参数设置问题，查阅了一些相关资料发现网上的回答并不是很清晰明朗，所以自己写一篇关于pytorch分组卷积的见解。
新代小新·2019-09-18 16:17

Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别

htmlnn.Modulevsnn.functional前者会保存权重等信息，后者只是做运算parameters()返回可训练参数nn.ModuleListvs.nn.ParameterListvs.nn.Sequentiallayer_list=[nn.Conv2d
aiwanghuan5017·2019-09-12 15:00

pytorch 之 __call__, __init__,forward

__init__()#1个输入图像通道，6个输出通道，3x3平方卷积核self.conv1=nn.Conv2d(1,6,3)sel
hufei_neo·2019-08-30 16:01

简单GoogLeNet实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariabledefconv_relu(in_channel,out_channel,kernel,stride=1,padding=0):layer=nn.Sequential(nn.Conv2d
chenjiale5·2019-08-06 10:32

构建一个简单的VGG网络

fromtorch.autogradimportVariable fromtorchimportnn defvgg_block(num_convs,input_channels,output_channels): net=[ nn.Conv2d
chenjiale5·2019-08-05 00:00

pytorch实现LeNet-5网络

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.conv2
处女座的柚子·2019-07-10 23:13

pytorch保存 加载模型

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2
Lzj000lzj·2019-07-04 20:34

Pytorch入门教程（七）：卷积相关

importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(10,1,28,28)#10张图片，1个通道，28*28大小layer=nn.Conv2d(1,3,kernel_size
王氏小明·2019-07-04 11:44

PyTorch搭建神经网络中nn.BatchNorm2d()

nn.Conv2d(in_channel,out_channel,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channel),#BatchNorm2d最常用于卷积网络中
AugustMe·2019-06-17 22:41

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用

nn.Conv2d(64,192,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLu(inpalce=True),#inplace为True，默认为False意思是：是否将计算得到的值直接覆盖之前的值例如
AugustMe·2019-06-17 11:11

Pytorch 实现Lenet5，并在cifar10数据集上进行训练

__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(#x:[b,3,32,32]=>[b,16,5,5]nn.Conv2d(3,6,
洪流之源·2019-06-09 16:05

Pytorch系列1: torch.nn.Sequential()讲解

主要有两种使用方法：#第一种方法conv_module=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),n
xddwz·2019-05-30 20:42

【PyTorch】常用 API 列表

BacktoPyTorchIndex列一些常用的API，供快速查阅nn.Conv2d⊙\odot⊙nn.BatchNorm2d⊙\odot⊙nn.ReLU⊙\odot⊙nn.Sequential
鹅城惊喜师爷·2019-05-29 18:58

PyTorch - torch.nn.Sequential

PyTorch-torch.nn.Sequentialflyfish官网的示例#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5)
flyfish1986·2019-05-28 17:54

Pytorch(笔记2)--Conv2d卷积运算

pytorch的依赖环境以后，我们就可以学习pytorch了，我们首先引入依赖包如下：importtorchimporttorchvisionastvimporttorch.nnasnn接下来我们主要讲述nn.Conv2d
九点前吃饭·2019-05-17 21:06

动手学gluon系列之--上采样的实现方法：Conv2DTranspose，转置卷积的实现与原理

这里需要使用函数nn.Conv2DTranspose，本质就是下面这两行（备注中包含参数介绍）###利用反卷积实现上采样，初始化方式采用Bilinear便实现了双线性插值上采样upsample=nn.Conv2D
春枫琰玉·2019-05-17 17:15

动手学gluon系列之--上采样的实现方法：Conv2DTranspose，转置卷积的实现与原理

这里需要使用函数nn.Conv2DTranspose，本质就是下面这两行（备注中包含参数介绍）###利用反卷积实现上采样，初始化方式采用Bilinear便实现了双线性插值上采样upsample=nn.Conv2D
春枫琰玉·2019-05-17 17:15

pytorch学习笔记

用法是：nn.Conv2d(1,64,3)#1表示输入的通道数，64表示输出的通道数，3表示卷积核为3x3Conv3d一般是处理在空间上有关联的一系
许希律·2019-05-07 18:17

pytorch加载模型和初始化权重

1.初始化权重对网络中的某一层进行初始化self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3)init.xavier_uniform(self.conv1
顾北向南·2019-04-25 20:07

【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d

简述2D卷积很适合处理图像输入。以之前的MNIST为例，在使用MLP时，为方便全连接层的处理，将28乘28的输入flatten成了784维的向量，这样就要有784个权值。而使用了2D卷积以后，假设使用3乘3的卷积核，那么每次的输入都是卷积核扫过的3乘3大小的区域，这样就只需要有9个权值，参数量大大减少了。卷积操作：卷积核和扫过的小区域对应位置相乘再求和的操作，卷积完成后一般要加个偏置bias。一种
刘知昊·2019-04-05 10:16

textcnn网络图及其pytorch实现

通过pytorch实现其中nn.Conv2d()的参数说明：#coding=utf-8importtorchimporttorch.autogradasautogradimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassTextCNN
小小码农JACK·2019-04-04 14:44

pytorch中的nn.conv2d（）相关（转）

【时间】2019.04.02【题目】pytorch中的nn.conv2d（）相关（转）一、Pytorch-Conv2d卷积这篇文章较为详细地讲解了nn.conv2d（），对group参数的总结很精辟。
C小C·2019-04-02 21:22

PyTorch实现GoogLeNet（InceptionNet）

，以及relu激活函数作为基本结构defconv_relu(in_channel,out_channel,kernel,stride=1,padding=0):layer=nn.Sequential(nn.Conv2d
mingxiaod·2019-03-11 20:20

膨胀卷积dilated convolution 相关

看了pytorch的dilatedconvolution的实现，发现只是在普通卷积中多了一个参数dilation如，conv2=nn.Conv2d(1,1,3,stride=
C小C·2019-03-10 09:48

pytorch学习笔记1：nn.Conv2d

我们需要使用torch.nn包中的工具来构建神经网络首先明确构建一个神经网络需要以下几步：定义神经网络的权重,搭建网络结构遍历整个数据集进行训练遍历整个数据集进行训练将数据输入神经网络计算loss计算网络权重的梯度更新网络权重weight=weight+learning_rate*gradientnn.Conv2d的功能是：对由多个输入平面组成的输入信号进行二维卷积输入信号的形式为(N,Cin,H
H轩轩轩轩哥哥·2019-03-06 16:38

【MXNet】（二十六）：实现DenseNet

ndfrommxnet.gluonimportnndefconv_block(num_channels):blk=nn.Sequential()blk.add(nn.BatchNorm(),nn.Activation('relu'),nn.Conv2D
heiheiya·2019-02-20 17:54

pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小

conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)inputs=torch.Tensor([[[
qq_30468133·2019-02-19 15:53

使用pytorch构建一个简单的神经网络

__init__()#1inputimagechannel,6outputchannels,3x3squareconvolutionkernelself.conv1=nn.Conv2d(1,6
Coulson_Zhao·2019-02-14 13:53

使用pytorch构建一个简单的神经网络

__init__()#1inputimagechannel,6outputchannels,3x3squareconvolutionkernelself.conv1=nn.Conv2d(1,6
Coulson_Zhao·2019-02-14 13:53

Pytorch sequential 和ModuleList学习

importtorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnp第一种方法:nn.Sequential()对象.add_module(层名,层class的实例)net1=nn.Sequential()net1.add_module('conv',nn.Conv2d
DaneAI·2019-01-02 18:01

基于pytorh的MNIST手写体识别代码

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2)self.maxpool1=nn.
luckyboy101·2018-12-20 15:33

pytorch 如何在预训练模型的 input上增减通道

如何把imagenet预训练的模型，输入层的通道数随心所欲的修改，从而来适应自己的任务#增加一个通道w=layers[0].weightlayers[0]=nn.Conv2d(4,64,kernel_size
Hi_AI·2018-11-27 15:59

[ pytorch ] ——基本使用：(5) 模型权重(参数)学习

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3
小恶魔oo·2018-11-18 10:59

nn.Conv2d中padding详解【pytorch学习】

简述在网上看了很多的解释，自己又大致的理解了一下之后明白了。文章目录简述卷积加上padding的卷积1.使得整个图大小不会发生变化。2.使得整个图大小不会发生变化。实际上的公式关于padding的数值引用卷积首先我们得明白什么是卷积。但是由于我们这里只想要推理padding的大小，所以只会讨论这个大小的问题。(n,n)和(n,n)的矩阵相乘，规模任然是(n,n)。我们知道，卷积的过程，其实是ker
肥宅_Sean·2018-11-09 23:54

nn.Conv1d和nn.Conv2d理解

参考链接：https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867https://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7220111.html这里只做理解，不放官方文档。1.nn.Conv1d感觉一张图就可以理解，不得不说这个图真的太好了。图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29
Elva_23·2018-11-07 17:25

PyTorch学习笔记(12)——PyTorch中的Autograd机制介绍

在《PyTorch学习笔记(11)——论nn.Conv2d中的反向传播实现过程》[1]中，谈到了Autograd在nn.Conv2d的权值更新中起到的用处。
sooner高·2018-10-13 09:00

PyTorch学习笔记(11)——论nn.Conv2d中的反向传播实现过程

0.前言众所周知，反向传播（backpropagation）算法(Rumelhartetal.,1986c)，经常简称为backprop，它允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。它是神经网络之所以可以进行学习的最根本因素。在如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架中，都广泛的使用了自动微分（Autograd）的机制，主要也就是从哈佛的智能概率系统组（HarvardInt
sooner高·2018-10-12 12:57

U-Net Pytorch实现

__init__()self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch,o
Weisong Zhao·2018-10-05 21:27

PyTorch使用的一些小技巧

Pytorch训练桶状网络使用nn.Sequential(nn.Conv2d(),nn.BatchNorm(),nn.ReLU(),...)网络就按照次序建立好了。
VanJordan·2018-09-28 21:30

pytorch学习(三):mnist数据集测试和训练（二）卷积神经网络的构建与训练

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5)self.conv2
xunshuidezhu·2018-09-26 18:43

pytroch resnet构建过程理解

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)self.bn1=nn.Ba
Unicoe·2018-09-14 20:00

PyTorch学习笔记(9)——nn.Conv2d和其中的padding策略

一.Caffe、Tensorflow的padding策略在之前的转载过的一篇文章——《tensorflowckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过，caffe的padding方式和tensorflow的padding方式有很大的区别，输出无法对齐。这是为什么呢？下面简单回顾一下：卷积操作输出的形状计算公式是这样的：output_shape=(image_shape-filter_sha
sooner高·2018-09-12 18:48
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