nn.Conv2d

【轻量卷积】组卷积（GC）、深度可分离卷积（DSC）与异构卷积（HC）（Pytorch实现）

1.标准卷积  nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_si
风巽·剑染春水·2022-12-26 00:47

LeNet 5 pytorch实现

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6
聪明乖巧的小狮子·2022-12-24 11:54

lenet 学习 pytorch 代码

1enet网络结构（随手复制）2实现代码importtorchimporttorch.nnasnn#Allneuralnetworkmodules,nn.Linear,nn.Conv2d,BatchNorm
绕灵儿·2022-12-24 11:16

MobileNet-yolov4

一、MobileNetV11、定义conv_bn结构defconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride
有温度的AI·2022-12-22 10:45

人体姿态估计的热图变成坐标点的两种方案

__init__()##self.conv=nn.Conv2d(n_in
zouxiaolv·2022-12-21 06:33

pytorch中nn.Sequential

#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU()
lmx001206·2022-12-20 14:08

Python pyi文件

当用nn.conv2d()函数的时候，发现它内部其实是调用的F.conv2d()，而F.conv2d()的定义是在__init__.pyi文件里那么，pyi到底是什么文件呢pyi文件是Python的存根文件
hxxjxw·2022-12-20 12:44

pytorch nn.conv2d参数个数计算

nn.conv2d(256,256,3,3)假设输入大小为[3,128,128],输出的大小则为128-3+1=126，这一层参数个数为256*3*3+256=2560.假设输入尺寸为[C_in,H,W
起名字什么的好难·2022-12-19 17:02

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d区别

nn.Conv2d和nn.ConvTranspose2d参数说明及区别1、nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=
浪子私房菜·2022-12-19 17:29

Pytorch中的卷积操作——nn.Conv2d, nn.ConvTranspose2d

nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padd
菜鸟12134·2022-12-19 17:16

Pytorch中的卷积与反卷积(conv2d和convTranspose2d)

importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(1,1,4,4)model=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size
南妮儿·2022-12-19 17:10

Pytorch nn.conv2d报错 RuntimeError: expected scalar type Int but found Float

测试nn.conv2d时出现如下错误RuntimeError:expectedscalartypeIntbutfoundFloat查看img类型，确实时int没错查阅资料后，找到解决方法，参考运行深度学习模型出现
weixin_45676855·2022-12-19 11:11

Pytorch 卷积函数nn.Conv2d()运行报错：RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

这里写目录标题实验目的遇到的问题解决方法实验目的简单进行一个4*4tensor经过卷积生成[4，2，2]的tensorimporttorchfromtorchimportnnclassNet():def__init__(self):self.conv1=nn.Conv2d
CT??·2022-12-19 11:32

循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）的结构及代码实现

__init__()pad_x=int(dilation*(kernel-1)/2)self.conv_x=nn.Conv2d(inp_dim,oup_dim,kernel,padding=pad
乐亦亦乐·2022-12-18 15:13

day25 torch.nn 操作2 入门 一起学 PyTorch吧，PyTorch从入门开始 每天都更新 超详细 参数 常用方法 简单案列 共同学习，共同进步 坚持

__init__()self.add_module("conv",nn.Conv2d(10,20,4))self.add_module("conv1",nn.Conv2d(20,10,4))model=
Cchaofan·2022-12-18 00:33

询问ChatGPT如何使用pytorch构建CNN卷积神经网络

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_cha
hellangle4742·2022-12-17 15:35

pytorch 参数初始化函数

definit_params(net,init_type='kn'):print('useinitscheme:%s'%init_type)forminnet.modules():ifisinstance(m,(nn.Conv2d
Great_lid·2022-12-16 13:35

【深度学习】可视化pytorch网络结构

__init__()self.first_conv=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=2,stride=2,padding=0)#/1sel
Baily24·2022-12-16 10:00

DeeplabV3+网络结构搭建

importmathimportosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zooBatchNorm2d=nn.BatchNorm2ddefconv_bn(inp,oup,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d
有温度的AI·2022-12-15 16:45

Torch Conv2d解释及常见的2D卷积示意图

Pytorch的nn.Conv2d（）详解_风雪夜归人o的博客-CSDN博客_nn.conv2dConv2d中的group参数：分组卷积是什么？
雨中奔跑的大蒜苗·2022-12-15 14:05

53、正确导出onnx模型

__init__()self.conv=nn.Conv2d(1,1,3,stride=1,padding=1,bias=1)self.conv.weight.data.fi
sxj731533730·2022-12-14 16:33

pytorch中模型参数初始化

例如：nn.Linear和nn.Conv2D，都是在[-limit,limit]之间的均匀分布（Uniformdistribution），其中limit是1.
blue_sky_wait_me·2022-12-14 12:58

Pytorch 中怎么计算网络的参数量

__init__()self.layers=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_c
程序员大飞1·2022-12-13 07:18

tensorRT的插件（自定义算子）实现

比如nn.Conv2d和nn.ReLU都是官方的算子。当然你也可以选择不做成算子，按照数
Rolandxxx·2022-12-11 20:48

Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)

相关文章Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解Pytorch
ZZY_dl·2022-12-11 18:41

pytorch之torch.nn.Conv2d()函数

文章目录一、官方文档介绍二、torch.nn.Conv2d()函数详解参数详解参数dilation——扩张卷积（也叫空洞卷积）参数groups——分组卷积三、代码实例一、官方文档介绍官网nn.Conv2d
daoboker·2022-12-11 08:04

PyTorch学习笔记之torch.nn

nn.Conv2d()-表示2维卷积，参数依次为输入通道，输出通道，
qiuchangyong·2022-12-11 08:00

【读代码】PSMNet/models

out_planes,kernel_size,stride,pad,dilation):#注意padding:这样可以使得dilation对Hout，Wout的大小没有影响returnnn.Sequential(nn.Conv2d
soleillllling·2022-12-11 07:18

VGG-19架构 pytorch实现

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(64,64,kernel_siz
聪明乖巧的小狮子·2022-12-11 00:46

pytorch导出onnx简单易懂（固定输入尺寸以及动态输入尺寸）

__init__()self.ClassifierLayer=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=4,kernel_size=3,stride
木辛叔叔·2022-12-09 15:12

pytorch构建神经网络基本流程（easy contact）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,3)#卷积层self.fc1=nn.Conv2d(1350,10)#线性层
要不躺平吧·2022-12-09 12:11

nn.Unfold 批量切片、F.conv2d 指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层

nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层文章目录nn.Unfold批量切片、F.conv2d指定卷积核二维卷积操作、nn.Conv2d卷积层前言1、nn.Unfold
Chaoy6565·2022-12-08 20:14

【李宏毅HW3】

李宏毅机器学习HW3二、torch的基本功能三、PIL四、torch.backends.cudnn.benchmark五、transforms六、nn.Conv2d七、MaxPool2d八、BatchNorm2d
Raphael9900·2022-12-08 12:14

pytorch中nn.Conv2d函数各参数的理解，尤其是对输入通道，输出通道以及需要的输入特征进行分析

Pytorch中文文档中关于nn.Conv2d函数具体参数介绍：classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding
佳hong·2022-12-08 09:19

repvgg

in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,groups=1):result=nn.Sequential()result.add_module('conv',nn.Conv2d
AI视觉网奇·2022-12-08 06:38

神经网络基础知识——网络整理（一）alexnet

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=11,stride=4,p
lzworld·2022-12-08 02:16

TypeError: torch.FloatTensor is not a Module subclass

__init__()self.module=nn.Sequential(nn.Conv2d(),nn.BatchNo
小宋宋的秋秋·2022-12-08 00:50

PyTorch-1.10(七)--torch.nn卷积层、池化层和填充层

nn.Conv2d对由多个输入平面组成的输入信号应用二维卷积。nn.Conv3d对由多个输入平面组成的输入信号应用3D卷积。
hanscal·2022-12-07 12:18

LeNet +课后练习 + 快问快答

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#数据集是单通道28*28的nn.Conv2d(1,6,kernel_size
小白抗小枪·2022-12-07 09:26

pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合nn.Conv2d
Vaccae·2022-12-07 07:38

人工智能导论---神经网络

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),nn
太裳·2022-12-06 11:59

关于Pytorch中的nn.Conv2d的group参数的理解

nn.Conv2d的group参数学习笔记nn.Conv2d的group参数nn.Conv2d的group参数卷积，想必冲浪在一线的大家伙们都已经耳熟能详了，自从深度学习火爆全网之后，大家都在学习一线知识
欲带·2022-12-06 08:01

pytorch中的nn.Conv2d()如何控制输出的形状

首先，我们来看一下Conv2D的参数：nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0)in_channels:输入维度
S-Tatum·2022-12-06 08:01

PyTorch中的nn.Conv1d、nn.Conv2d以及文本卷积

PyTorch中的nn.Conv1d、nn.Conv2d以及文本卷积简单理解文本处理时的卷积原理一维卷积nn.Conv1d定义参数说明代码示例涉及论文及图解二维卷积nn.Conv2d定义参数说明代码示例图解总结简单理解文本处理时的卷积原理大多数
Micheeeelle·2022-12-06 08:00

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。
查里王·2022-12-06 08:59

pytorch中的nn.Conv2d

目录nn.Conv2dReferencenn.Conv2d卷积层的类参数如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros')图1示例如果我们要实现这样完成图1功能的模块，要怎么搭建？先看一下卷积层的参
渊桑·2022-12-06 08:28

【PyTorch】nn.Conv2d函数详解

文章目录1.函数语法格式2.参数解释3.尺寸关系4.使用案例5.nn.functional.conv2d1.函数语法格式CONV2D官方链接torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros',device=
望天边星宿·2022-12-06 08:57

【PyTorch基础】——nn.Conv2d（）参数设置

nn.Conv2d(）作为最常用的卷积操作，有必要对其参数有一定了解。
下雨天不下雨·2022-12-06 08:27

图解 Pytorch 中 nn.Conv2d 的 groups 参数

文章目录普通卷积复习Groups是如何改变卷积方式的实验验证参考资料普通卷积复习首先我们先来简单复习一下普通的卷积行为。从上图可以看到，输入特征图为3，经过4个filter卷积后生成了4个输出特征图。对于普通的卷积操作，我们可以得到几个重要的结论：输入通道数=每个filter的卷积核的个数。（注意区分卷积核和Filter，它们俩的关系是：多个卷积核组成一个Filter）Filter的个数=输出通道
iioSnail·2022-12-06 00:11

nn.Conv2d卷积

1、二维卷积可以处理二维数据nn.Conv2d(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups
DaYinYi·2022-12-06 00:40
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