nn.Conv2d 第2页

Pytorch入门实战（3）：使用简单CNN实现物体分类

代码地址本文涉及知识点PytorchVisionTransforms的基本使用Pytorchnn.Linear的基本用法nn.Conv2d官方文档本文内容使用自己随便构造的一个简单的CNN网络，使用CIFAR10

iioSnail·2023-10-08 10:11

nn.Module是否要通过forward才能进行反向传播？

__init__()self.k=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=1,padding=0,bias=False)

撒旦即可·2023-10-06 19:56

将nn.Module作为参数传入另一个Module中，是否能优化？

__init__()self.k=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=1,padding=0,bias=False)defforward

撒旦即可·2023-10-06 19:56

Torch截断一部分后是否能梯度回传

__init__()self.k=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=1,padding=0,bias=False)defforwar

撒旦即可·2023-10-06 19:23

深度学习基础之参数量（3）

__init__()print(in_planes,planes,norm_fn,stride)self.conv1=nn.Conv2d

小枫小疯·2023-10-06 01:48

深度学习卷积基础知识

__init__()self.depth_conv=nn.Conv2d(in_channels=in_plane,ou

曙光_deeplove·2023-10-05 20:43

【动手学习深度学习】7 卷积神经网络基础

多输入通道7.4.2.多输出通道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

sumshine_·2023-10-05 20:12

Pytorch

1.Pythonformat格式化函数:#Addtheconvolutionallayerconv=nn.Conv2d(prev_filters,filters,kernel_size,stride,pad

Dong_Chen·2023-09-23 01:14

【笔记】pytorch 中学习率调整函数（手动定义一个学习率衰减函数）： torch.optim.lr_scheduler ...

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

程序猿的探索之路·2023-09-19 09:54

Pytorch-CNN-CIFAR10

__init__()self.conv1=nn.Conv2d

yscript·2023-09-19 05:41

Group Convolution

令m=nn.Conv2d(32,64,3,groups=4)，则weight的shape为[64,8,3,3]，bias的shape为[64]，可以理解为，输入的通道被划分成了4组，因此每组有8个通道。

漫彻思特·2023-09-18 22:21

Pytorch-CNN-Mnist

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

yscript·2023-09-18 09:55

神经网络中的权重和偏置初始化

forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):n=m.kernel_size[0]*m.kernel_size[1]*m.out_channelsm.weight.data.normal

为啥不能修改昵称啊·2023-09-17 21:18

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链接其中包括对卷积操作中卷积核的计算、填充、步幅以及最大值池化的操作。1.torch.nn.Conv2d对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。官方文档：torch.nn.Conv2dCL

緈福的街口·2023-09-14 05:35

矩阵分析-深度学习

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=5,stride=1,pad

vcoy·2023-09-04 06:09

pytorch异常——RuntimeError:Given groups=1, weight of size..., expected of...

文章目录省流异常报错异常截图异常代码原因解释修正代码执行结果省流nn.Conv2d需要的输入张量格式为(batch_size,channels,height,width)，但您的示例输入张量x是(batch_size

客院载论·2023-09-03 18:12

pytorch学习 nn.Conv2d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False)

nn.Conv2d(nc,ndf,4,2,1,bias=False)如何理解这里的nc和ndf呢？首先，nc这里是输入的通道数，比如说图片的RGB三通道，当然这里的通道数是不限的。

朝不闻道，夕不可死·2023-09-03 11:08

Pytorch学习系列-04-构建卷积神经网络实现CIFAR-10图片分类

(2)通常，我们在PyTorch中使用nn.Conv2d定义卷积层，并指定以下参数：nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel

骚火棍·2023-09-02 11:37

用深度强化学习来玩Flappy Bird

__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(4,32,kernel_size=8,stride=4)

timberman666·2023-09-01 10:59

Restormer

__init__()self.proj=nn.Conv2d(in_c,embed_dim,

寂静的以·2023-08-31 21:32

pytorch中 nn.Conv2d的简单用法

torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros')参数介绍：in_channels：卷积层输入通道数out_channels：卷积层输出通道数kernel_size：卷积层的卷积核大小padding：填充

golitter.·2023-08-29 05:43

李沐pytorch学习-经典CNN的原理及代码实现

图1.LeNet结构1.2代码实现代码实现如下：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d

三年级王垄翔·2023-08-21 21:31

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

x.view(a,b)及x = x.view(x.size(0), -1) 的理解说明

__init__()self.conv=nn.Conv2d(outchann

梦在黎明破晓时啊·2023-08-19 14:55

Pytorch搭建神经网络

__init__()self.sequential=nn.Sequential(nn.Conv2d(i

几两春秋梦_·2023-08-19 12:34

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

一名CV界的小学生·2023-08-17 05:20

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十八）：卷积神经网络模型

AI学习目录汇总1、LeNet1.1介绍发布时间：1989年模型目的：识别手写数字1.2网络结构1.3定义模型1.3.1相关函数原型1）nn.Conv2d：卷积层torch.nn.Conv2d(in_channels

郭老二·2023-08-15 07:22

pytorch学习笔记 torchnn.ModuleList

你可以把任意nn.Module的子类(比如nn.Conv2d,nn.Linear之类的)加到这个list里面，方法和Python自带的list一样，无非是extend，append等操作。

UQI-LIUWJ·2023-08-11 20:30

UNet Model

firstconv：572×572×1→570×570×64secondconv：570×570×64→568×568×64代码#first3×3convolutionallayerself.first=nn.Conv2d

52Tiramisu·2023-08-11 02:32

【PyTorch】nn.Conv2d函数详解

nn.Conv2d是PyTorch中的一个卷积层，用于实现二维卷积操作torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding

weixin_47552564·2023-08-10 21:26

7.1 动手实现AlexNet

nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,pa

computer_vision_chen·2023-08-09 09:22

6.6 实现卷积神经网络LeNet训练并预测手写体数字

模型架构代码实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size

computer_vision_chen·2023-08-08 07:20

PyTorch 中nn 与 nn.functional 的区别

www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790nn与nn.functional的区别两者的相同之处：nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d

DRACO于·2023-08-06 07:35

pytorch-nn.xx与nn.functional.xx的区别

两者的相同之处：nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d都是进行卷积，nn.Dropout和nn.functional.dropout

googler_offer·2023-08-06 07:04

SOP/详解*和**/python数据结构（iter,list,tuple,dict）/ 解包

改为LLLayer=(nn.Conv2d,nn.Linear)3.File“test.py”,line90,incalculate_fin_foutprint(“hi”,se

Codiplay·2023-08-03 07:32

[Pytorch]卷积运算conv2d

文章目录[Pytorch]卷积运算conv2d一.F.Conv2d二.nn.Conv2d三.nn.Conv2d的运算过程[Pytorch]卷积运算conv2d一.F.Conv2dtorch.nn.functional.Conv2d

独行的喵·2023-08-02 14:27

pytorch中 torch.nn的介绍

torch.nn是pytorch中自带的一个函数库，里面包含了神经网络中使用的一些常用函数，如具有可学习参数的nn.Conv2d(),nn.Linear()和不具有可学习的参数(如ReLU，pool，DropOut

向前向前向前！·2023-08-01 04:33

迁移学习的使用

=nn.Sequential(*list(network.children())[4:5])forname,layerinself.x.named_children():layer[0].conv1=nn.Conv2d

一个尚在学习的计算机小白·2023-07-24 20:29

pytorch：nn与nn.functional的区别

1.两者的调用方式不同调用nn.xxx时要先在里面传入超参数，然后再将数据以函数调用的方式输进nn.xxx里，例如：inputs=torch.rand(64,3,244,244)conv=nn.Conv2d

jscdw·2023-07-24 19:39

TRT3-trt-basic - 5 插件的编写

__init__()self.conv=nn.Conv2d(1,1,3,padding=1)self.myselu=MYSELU(3)self.conv.weight.data.fill_(1)self.conv.bias.data.fill

库达ZT·2023-07-20 03:24

FlowNets

util.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdefconv(batchNorm,in_planes,out_planes,kernel_size=3,stride=1):ifbatchNorm:returnnn.Sequential(nn.Conv2d

访风景于崇阿·2023-07-16 23:56

pytorch构建vgg16

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d

yjyn1·2023-07-15 05:51

python-轮子-SE模块

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Conv2d(channel,channel//reduction

SKY_yiyi_9·2023-07-13 19:03

基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线、画Loss曲线

系列文章目录基础学习——关于卷积层的记录基础学习——nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层基础学习——读txt数据、字符串转list或数组、画PR曲线

Chaoy6565·2023-06-22 22:15

基础学习——关于卷积层的记录