nn.Conv2d

PyTorch中的nn.Conv2d卷积详解

一、nn.Conv1d一维的卷积能处理多维数据nn.Conv1d(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True))参数：  in_channel:输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3；  out_channel:输出数据的通道数，这个根据模型调整；  kenn
小小麦田mll·2023-04-09 07:43

nn.Conv2d详解

nn.Conv2d是PyTorch中的一个卷积层，用于实现二维卷积操作。其主要参数有：in_channels：表示输入图像的通道数，也就是输入特征图的深度。
weixin_40895135·2023-04-09 07:50

现代卷积神经网络经典架构图

卷积神经网络（LeNet）net=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size
快乐的米米·2023-04-07 04:20

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络学习前言PyTorch中实现卷积的重要基础函数1、nn.Conv2d:2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)3、nn.ReLU
Bubbliiiing·2023-03-29 05:45

模型训练步骤

__init__()self.model=nn.Sequential(#卷积nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_s
钟楼小奶糕6·2023-03-28 16:11

小白学Pytorch系列--Torch.nn API (2)

nn.Conv2d对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。nn.Conv3d对由多个输入平面组成的输入信号应用3D卷积。
发呆的比目鱼·2023-03-26 07:11

PyTorch 获取模型中间层方法

获取模型中间层self.features=nn.Sequential(OrderedDict([("conv0",nn.Conv2d(3,num_init_features,kernel_size=7,
翻开日记·2023-03-24 03:01

卷积神经网络与Pytorch实践（二）

在PyTorch库中使用nn.Conv2d()函数，通过调节参数dil
城南皮卡丘·2023-03-23 07:52

卷积神经网络

卷积神经网络的层级结构•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayerPytorch中的卷积模块为nn.Conv2d
Mr旺旺·2023-03-17 18:02

CNN layer的 flops 和 parameters的计算样例一则

cnn0=nn.Sequential()cnn0.add_module("CNN-0",nn.Conv2d(1,32,kernel_size=[4,10],stride=[2,8],padding=[0,0
Kaidi_G·2023-03-14 16:03

现代卷积神经网络经典架构图

卷积神经网络（LeNet）LeNet的简化版net=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d
YCH带带我·2023-02-20 14:53

Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积层、池化层、线性层、激活函数层）

目录一、卷积层—ConvolutionLayers1.11d/2d/3d卷积1.2卷积—nn.Conv2d()nn.Conv2d1.3转置卷积—nn.ConvTransposenn.ConvTranspose2d
路人贾'ω'·2023-02-20 07:56

Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module

它提供了几乎所有与神经网络相关的功能，例如：线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性
就你叫Martin？·2023-02-07 11:12

卷积神经网络学习——第一部分：认识并搭建两层卷积神经网络

卷积神经网络——第一部分：认识并搭建卷积神经网络一、序言二、网络实现1、模型构建2、类和函数的意义及性质（1）nn.Conv2d（2）F.max_pool2d（3）F.relu（4）F.log_softmax
吕守晔_Ryan·2023-02-07 11:32

1998LeNet-pytorch代码详解

__init__()#解决调用父类可能出现的问题self.conv1=nn.Conv2d(3,16
心平气和的国国·2023-02-06 18:21

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.Conv2d
JstuCheng·2023-02-06 17:35

神经网络模型保存下载model.state_dict()等用法和功能

知乎总结：model.parameters()返回生成器model.state_dict()返回字典字典格式{层的名（self.conv1而不是nn.Conv2d）：对应的参数矩阵}optimizer.state_dict
TangXin95·2023-02-06 08:37

pytorch实现常用的一些即插即用模块(长期更新)

__init__()self.depth_conv=nn.Conv2d(in_channels=in_plane,out_channels=in_plane,kern
薛定谔的智能·2023-02-04 21:59

RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_channel*2,out_channels=channel*2,kernel_size=3,stride
翰墨大人·2023-02-03 00:57

【PyTorch模型训练实用教程】03模型搭建+Finetune进行权重初始化

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)se
Alvwith·2023-02-02 10:02

pytorch模型推理单张图片读取方式

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_ch
ustczhng2012·2023-02-02 09:31

pytorch在定义网络时需要注意的一些

例如，nn.Conv2d将采用nSamplesxnChannelsxHeightxWidth的4D张量。如果您只有一个样本，只需使用input.unsqueeze(0)添加一个假批量尺寸。
feng3702592·2023-02-01 14:50

pytorch从零实现resnet

LinkNet34为例子进行网络搭建，首先实现基础模块BasicBlock，基本内容是【CBR】*2defBasicBlock(in_ch,out_ch,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d
两只蜡笔的小新·2023-02-01 11:44

Pytorch实现ResNet结构

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels
沐雲小哥·2023-02-01 11:44

nn.Conv2d() Vs nn.ConvTranspose2d() pytorch keras

nn.Conv2d()pytorch的nn.Conv2d()参数及尺寸计算详解（与Tensorflow.nn.Conv2d相比）Pytorch的nn.Conv2d（）详解nn.ConvTranspose2d
qq_38603174·2023-02-01 08:17

CNN中卷积核大小、池化以及padding对输入图像大小的影响

为保证输出图像的大小不变，我们可以使用padding操作：conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,padding=1)pool1=nn.MaxPool2d(2)conv2=
Cary.·2023-02-01 04:04

[Pytorch基础]nn.Conv2d的使用

nn.Conv2dpytorch简介在pytorch官网有如下介绍：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)参数解释in_channels:输入通道
乐乐要当航天猿·2023-01-31 08:34

神经网络对灰度图像的处理转为对彩色RGB图像的处理

__init__()self.cnn1=nn.Sequential(nn.ReflectionPad2d(1),#nn.Conv2d(1,4,kernel
xiaoqiaoliushuiCC·2023-01-30 11:59

简单说说pytorch深度学习のtorch.nn.conv2D 卷积

本文简单谈谈pytorch的二维卷积nn.conv2D，其主要作用为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。
小修尺寸·2023-01-30 11:58

PyTorch nn.Conv2d自定义权重实现三通道上分通道滤波

本文不涉及算法的具体实现，重点在于如何实现自定义权重的nn.Conv2d层。输入RGB（如用OpenCV读取则为BGR，通
NekoTom·2023-01-30 11:56

PyTorch学习—8.模型创建步骤与nn.Module属性

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)s
哎呦-_-不错·2023-01-29 23:37

PyTorch nn.Module 实例的8个属性字典（OrderedDict）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.pool=nn.
峡谷的小鱼·2023-01-29 23:04

PyTorch中对NN模型中的参数进行初始化

fromtorch.nnimportinit#definetheinitialfunctiontoinitthelayer'sparametersforthenetworkdefweigth_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d
top_小酱油·2023-01-29 01:53

【vgg11】网络结构

__init__()self.conv_block1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=8,kernel_size=3,stride=
Enzo 想砸电脑·2023-01-29 00:09

ResNet50修改网络适应灰度图片并加载预训练模型

article/details/105631229这位大大的博文而成的，自己根据自己的情况稍微加了点东西要修改的地方有4处1.修改网络第一层，把3通道改为1法一：直接在定义网络的地方修改self.conv1=nn.Conv2d
吕大娟·2023-01-26 12:16

【pytorch】torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别

在初学Pytorch创建模型的时候,总会出现不知道要把layer放在init()中还是forwad()中,也不知道到底该使用nn.Conv2d还是F.conv2d.为此带来了不必要的烦恼.我为了搞清用法查看了官方
One__Way·2023-01-25 07:17

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-24 11:48

【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·2023-01-23 08:18

pytorch 的Conv2d的详细解释

padding函数-慢行厚积-博客园padding=1表示，左右上下都是填充1，padding=(1,3)表示，输入卷积神经网络的图像，高度填充1,宽度填充3stride解释PyTorch学习笔记(9)——nn.Conv2d
andrew P·2023-01-23 07:09

【pytorch】Conv2d()里面的参数bias什么时候加，什么时候不加？

代码中会发现有m=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2,bias=False),bias是False，而默认的是True。
ZGPing@·2023-01-23 07:39

为了小论文之跟着李沐学AI(十二)

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefnin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding):returnnn.Sequential(nn.Conv2d
70pice·2023-01-22 23:03

Pytorch学习笔记（三）——nn.Sequential的理解

__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=16,kernel
酒与花生米·2023-01-20 14:41

mmdet与pytorch新建卷积层

defdilate_conv(self):layers=[]layers.append(nn.Conv2d(64,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1,dilatio
ydestspring·2023-01-19 01:02

LeNet5模型与全连接模型的差异

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_chann
算法与编程之美·2023-01-19 00:59

关于Padding的一点误解

nn.Conv2d(self.dim_h*4,self.dim_h*8,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False)当输入featuremap大小为4*4时，
sheepcyyc·2023-01-18 01:16

PyTorch 入坑八：卷积与转置卷积

卷积操作略输入输出尺寸变化略PyTorch实现nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1.padding=0,dilation=1,groups
龙俊杰的读书笔记·2023-01-17 12:15

分组卷积(计算量)

importtorchimporttorch.nnasnn#分组卷积N,C_in,H,W,C_out=10,4,16,16,4x=torch.randn(N,C_in,H,W)conv=nn.Conv2d
wa1tzy·2023-01-17 09:47

卷积神经网络（下）残差网络 Residual Network「ResNet」

__init__()self.channels=channelsself.conv1=nn.Conv2d(channels,channe
Queen_sy·2023-01-16 18:10

用PyTorch创建神经网络

__init__()#定义第一个卷积层，输入维度为1，输出维度为6，卷积核大小为3*3self.conv1=nn.Conv2d(1,6,3)#定义第二个self.conv2=nn.Conv2d(
Serayah·2023-01-15 23:42

Day2 自学Pytorch----神经网络

有一篇博客讲的特别清楚，附上链接【CNN】理解卷积神经网络中的通道channel这里再附上我自己的理解图1神经网络结构图#输入图像channel：1；输出channel：6；5x5卷积核self.conv1=nn.Conv2d
天下第一菜-·2023-01-15 10:59
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他