nn.Conv2d

pytorch之权重初始化

forminmodel.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.normal(m.weight.data)nn.init.xavier_normal(m.weight.data
黄鑫huangxin·2018-08-23 12:48

pytorch入门_网络架构/训练/保存提取

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)#1inputimagechannel,6outputchannels,5x5square
conson_wm·2018-08-14 14:49

mxnet(gluon)学习之路-使用HybridBlock构建网络

例如：net=nn.Sequential()net.add(nn.Conv2D(channels=6,ker
Iriving_shu·2018-08-04 23:33

pytorch 深度学习入门代码 （五）多层卷积神经网络实现 MNIST 手写数字分类

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU(inplace=
早起的虫儿@04637·2018-08-01 19:53

pytorch 7月26日学习---pix2pix代码学习2

__init__()layers=[nn.Conv2d(in_size,out_size,4,2,1,bias=False)]ifnorma
我～·2018-07-26 17:04

mxnet问题整理(二)

1.修改完conv层函数之后，出现输出结果是null的问题按照以下的方式来就好了classnew_conv(nn.Conv2D):def__init__(self,channels,kernel_size
库页·2018-07-03 11:03

Ｕnet分割模型——pytorch代码

__init__()pad=1ifkeep_sizeelse0Layer=[nn.Conv2d(in_channel,out
super_lsl·2018-05-19 12:47

pytorch- 参数详解

nn.Conv2d()是卷积层，里面常用的参数有四个，in_channels,out_channels,kernel_size,stride,paddingin_channels表示的是输入卷积层的图片厚度
simba0705·2017-09-28 17:49

【pytorch源码赏析】nn.XX VS nn.functional.XX

__init__()self.conv1_1=nn.Conv2d(3,64,3,padding=1)self.conv1_2=nn.Conv2d(64,3,3,padd
DuinoDu·2017-08-02 15:14
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他