nn.Conv2d 第4页

pytorch 模型model 的一些常用属性和函数说明

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(6)self.conv2=nn.Conv2d

Tchunren·2023-01-15 08:18

pytorch学习笔记-----卷积，池化参数计算

__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,#输入通道数1（灰度图）out_channels=16,#输出通道数kernel

cvks·2023-01-15 07:29

【学习笔记】【Pytorch】七、卷积层

三、functional.conv2d函数的使用1.使用说明2.代码实现四、torch.Tensor与torch.tensor区别五、nn.Conv2d类的使用1.使用说明2.代码实现六、池化公式学习地址

Mr庞.·2023-01-15 07:28

pytorch中模型的各参数初始化

nn.Module):def__init__(self):#在这里实例化各种层（Conv2D、BN、Attention...）forminself.modules():#获取所有层ifisinstance(m,nn.Conv2d

我有酒两杯·2023-01-14 17:55

【转发】PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d

本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并给出相应代码示例，加深理解。

wwp2016·2023-01-14 06:53

【PyTorch】快速搭建多个具有相同卷积核尺寸不同卷积核数量的卷积层

每个卷积层的参数如下所示：3@3x316@3x332@3x364@3x3x@yxy其中x为卷积核数量,y为卷积核大小简单方法importtorchfromtorchimportnn#(1)initconv1=nn.Conv2d

算法与编程之美·2023-01-14 00:22

pytorch 卷积操作

文章pytorch卷积操作官方文档这里我们用nn.conv2d来讲解卷积操作。什么是卷积？就是卷积核在输入图像上移动，然后将卷积核上与输入图像上对应位置上的值相乘求和。

booze-J·2023-01-13 07:34

pytorch 修改卷积核的权重weights、偏置bias

kernel_data=torch.rand(1,1,3,3)print(kernel_data)conv=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size

冬日and暖阳·2023-01-13 07:33

Pytorch 中nn.Conv2d的参数用法 channel含义详解

文章目录nn.Conv2dchannelnn.Conv2dnn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-01-13 01:54

Pytorch中nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d的输入与输出

输入参数torch.nn.Conv2d(in_channels,#输入数据的通道数（如彩色图片，一般为3）out_channels,#输出数据的通道数（就是我想让输出多少通道，就设置为多少）kernel_size,#卷积核的尺寸（如（3，2），3与（3,3）等同）stride=1,#卷积步长，就是卷积操作时每次移动的格子数padding=0,#原图周围需要填充的格子行（列）数，无填充的话卷积到边缘

GeorgeGu1006·2023-01-13 01:53

pytorch nn.Conv2d

Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode=‘zeros’)最近在学习李沐大神动手学习深度学习卷积神经网络（第六章）示例时，对torch包中的Conv2d函数不是很了解。in_channels：输入的通道数目out_channels

qq-120·2023-01-13 01:52

深度学习中常用的几种卷积（下篇）：膨胀卷积、可分离卷积（深度可分离、空间可分离）、分组卷积（附Pytorch测试代码）

卷积分类一、膨胀卷积1.介绍2.调用方式3.实例4.缺点二、可分离卷积1.空间可分离卷积1）介绍2）优点及缺点3）实例2.深度可分离卷积1）介绍2）优点及缺点3）实例三、分组卷积1.介绍2.调用方式以及nn.Conv2d

NorthSmile·2023-01-12 19:49

自学pytorch --nn.module

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)//定义一个二维卷积参数分别表示输入的通道数，输出的通道数，核的大小self.conv2=

猪精男孩董大天·2023-01-12 13:51

CNN一维卷积详解

nn.Conv2dhttps://www.jianshu.com/p/45a26d27847332019.04.2920:30:41字数1,134阅读62,663本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d

lizz2276·2023-01-12 07:59

一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),nn.ReLU(),nn.Linear

好的ID有点难·2023-01-11 11:01

nn.Conv1d卷积与nn.Conv2d卷积参数说明与实例

学习torch框架中的卷积神经网络，对此进行记录一、nn.Conv1d一维卷积1.1参数解释一维的卷积能处理多维数据nn.Conv2d(self,in_channels,out_channels,kernel_size

知识它难道硌你脑子吗·2023-01-11 08:53

pytorch入门之简单模型搭建中init初始化参数对比

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,5)#这边输入改为了3通道的RGB图像self.pool1=nn.MaxPool2d(2,

insurgen_t·2023-01-10 16:00

ACNet：用于图像超分的非对称卷积（附实现code）

https://blog.csdn.net/huohu728/article/details/115448262classMeanShift(nn.Conv2d):def__init__(self,rgb_range

浪子私房菜·2023-01-10 11:37

Pytroch加载部分权重

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,padding=1,bias=False),nn.BatchNorm2d

像风一样自由的小周·2023-01-09 20:48

PyTorch深度学习入门笔记（九）卷积操作

Pytorch的nn模块有ConvolutionLayers,有3种卷积操作，nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Conv3d分别对应一维二维以及三维：注：在Pytorch官网文档左侧，有torch.nn

雪天鱼·2023-01-09 13:08

【动手学深度学习】20.卷积层里的填充和步幅

1、填充2、步幅这里的P是填充的总行数；nn.Conv2d(1,1,kernel_size=3,padding=1,stride=2),以此为例Ph和Pw就是为2，padding只是一边要加的行数或列数

ShadoooWM·2023-01-09 06:52

ResNet34 构建（继续优化代码。。）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d

Jay_Mapp·2023-01-07 20:44

PyTorch使用技巧2：netron可视化模型结构

__init__()self.block1=nn.Sequential(nn.Conv2d(64,64,3,pad

源代码杀手·2023-01-07 14:43

Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解

ZZY_dl·2023-01-07 09:04

Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解

ZZY_dl·2023-01-07 09:04

Pytorch学习笔记(八):nn.ModuleList和nn.Sequential函数详解

ZZY_dl·2023-01-07 09:34

CycleGAN模型——pytorch实现

__init__()#继承初始化方法self.conv1=nn.Conv2d(3,64,4,2,1)#convself.conv2=nn.Conv2d(64,128,4,2,1)#

Peach_____·2023-01-06 22:48

Pytorch中查看模型参数信息, net.parameters()、net.named_parameters(), net.layer.parameters()等,末尾有，Variable，hook

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(6)self.conv2=nn.Conv2d

生气的小木块·2023-01-06 11:05

动手学深度学习11：LeNet

代码实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,

NUAA_Peter·2023-01-04 19:52

DCGAN模型——pytorch实现

__init__()#继承初始化方法self.img_size=img_size#图片尺寸，默认为（64.64）三通道图片self.conv1=nn.Conv2d(3,128,4,2,1)#co

Peach_____·2023-01-04 15:28

Alexnet详解

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,48,kernel_size=

Recursi·2023-01-04 09:52

pytorch：ASPP模块，空洞卷积

classASPPCV(nn.Sequential):"""ASPP卷积模块的定义"""def__init__(self,in_channels,out_channels,dilation):modules=[nn.Conv2d

曦曦努力再努力！·2023-01-04 03:43

resnet50特征图分辨率和通道数的变化

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=Fal

qq_37025073·2023-01-02 15:51

特征图分辨率的降低，保持，提高

通过设定好nn.Conv2d或者nn.ConvTranspose2d的参数，可以使得卷积前后的特征图分辨率大小不变，或将特征图的分辨率提高为原来的2倍。

qq_37025073·2023-01-02 15:20

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)和torch.nn.function.relu(inplace=True)中的inplace=True有什么用

self.conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,**kwargs)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)参数inplace：是否选择进行覆盖运算

W-a-rrior·2022-12-31 09:26

基于Pyrorch深度学习(VGG代码实现)

nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1),#输入3通道，输出64通

荷处暗香·2022-12-30 23:38

报错输入维度不匹配

报错内容：期望的输入维度是3，但是输入的维度是4分析：nn.conv2d的输入张量维度应是4，nn.conv1d的输入张量维度应是3，反卷积模块也是一样的改错：使用反卷积模块时，用成了1d,所以报错如上报错

m0_63564748·2022-12-30 12:09

分组卷积与DW卷积

注：分组卷积，输出特征图通道数不需要与输入通道数相同pytorch的nn.Conv2d中的groups参数代表需要分的组数量，默认值为1（即常规卷积）深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution

佛系调参·2022-12-29 11:02

pytorch 关于权重（初始化、固定）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)forpi

爱coding的白兰客·2022-12-28 21:52

pytorch自定义卷积核权值参数

pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法，有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight，而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的，此时可以使用torch.nn.functional.conv2d

Mr.Jcak·2022-12-28 21:21

关于torch.round可导性问题

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

撒旦即可·2022-12-28 16:01

简单易懂的利用F.conv2d函数进行卷积的前向传播和反向传播

其实你去看pytorch中的nn.Conv2d的源码的时候，你会发现它还是调用的nn.functional.conv2d，如下图所示：显然这在前向传播中我们已经用的非常多了，有时候在跟踪里面会计算template

laizi_laizi·2022-12-28 15:32

pytorch weight init

defweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight)ifm.biasisnotNone:nn.init.constant

日作诗歌三千首·2022-12-28 10:15

PyTorch学习笔记：针对一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),n

code_carrot·2022-12-28 10:44

PyTorch 的容器 Container 包括 ( nn.ModuleList, nn.ModuleDict, nn.Sequential )

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)self.flatten

峡谷的小鱼·2022-12-28 07:44

Pytorch学习(4) —— nn.Sequential nn.ModuleList nn.ModuleDict 源码解析

model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(2

小玺玺·2022-12-28 07:32

nn.Sequential()和nn.ModuleList()

Sequential1模型建立方式(1)nn.Sequential()对象.add_module(层名，层class的实例）net1=nn.Sequential()net1.add_module('conv',nn.Conv2d

rrr2·2022-12-27 08:16

区分 nn.ModuleList() 和 nn.Sequential()

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。

m0_46483236·2022-12-27 08:45

pytorch中nn.ModuleList()使用方法

model_list=nn.ModuleList([nn.Conv2d(1,5,2),nn.Linear(10,2),nn.Sigmoid()])

Bi 8 Bo·2022-12-27 08:14

MindSpore算子笔记-nn.conv2d

背景nn.conv2d是卷积神经网络中最重要的成员，由Lecun等AI大神在1998年的论文中首次提出，其基本原理是对一个传入格式为(N,Cin,Hin,Win)的四维张量根据设定长宽的卷积核在Hin和

HUAWEIZHIZHE·2022-12-26 01:53

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