nn.Conv2d

动态导入模块，加载预训练模型，nn.Sequential函数里面必须是a Module subclass，不能是一个列表或者是其他的迭代器、生成器，虽然这里面包含了Module的子类

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6
一只tobey·2020-08-19 06:02

Pytorch中二维卷积nn.Conv2d的理解

目录函数定义例子第一次卷积池化第二次卷积第一次全连接第二次全连接函数定义classtorch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)例子以MNIST数据集手写数字识别为例，网络定义如下：classConvNet(nn.Module):def__i
#追风筝的人#·2020-08-19 05:07

pytorch中特殊的Module--Sqeuential的三种实现方式

Author:XiaoMaimporttorchastfromtorchimportnn#Sequential的三种写法net1=nn.Sequential()net1.add_module('conv',nn.Conv2d
fly_Xiaoma·2020-08-19 05:36

pytorch中的model.eval()和BN层

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16
weixin_30684743·2020-08-19 04:10

pytorch在不同的层使用不同的学习率

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,1)self.conv
BinWang-cvlab·2020-08-19 04:43

PyTorch神经网络中可学习的参数——CNN权重 | PyTorch系列（十五）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=
flyfor2013·2020-08-19 01:42

nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法

文章目录1.通道数问题2.nn.Conv2d3.nn.ConvTranspose2d1.通道数问题描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的channels，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的out_channels，取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷积时的卷积核的in_cha
一个双子座的洁宝·2020-08-19 01:27

pytorch实现CNN网络---mnist实例

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2)self.conv2=nn.Conv2d(
chenf0·2020-08-19 01:10

Pytorch卷积层原理和示例 nn.Conv1d卷积 nn.Conv2d卷积

Pytorch卷积层原理和示例一，前提二，卷积层原理1.概念2.作用3.卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2,参数说明:3,代码:4,分析计算过程四，nn.conv2d1,函数定义2,参数：3,代码4,分析计算过程一，前提在开始前，要使用pytorch实现以下内容，需要掌握tensor和的用法二，卷积层原理1.概念卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核
WinstonYF·2020-08-19 01:01

pytorch 之 nn.BatchNorm2d(oup)( 100 )

我的疑惑在于：网络片段：nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.ReLU(inplace=True),我打印model
VisionZQ·2020-08-19 00:36

【工具代码】Pytorch简单小网络模板——Lenet5

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu1=nn.ReLU()self.pool1=nn.MaxPool2d(2)self.conv2=nn
jcfszxc·2020-08-18 15:13

PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法

通道数问题：描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的channels，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的out_channels，取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷积时的卷积核的in_channels；卷积核中的in_channels，上面已经说了，就是上一次卷积的out_c
framebreak·2020-08-17 16:05

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kerne
鹊踏枝-码农·2020-08-17 15:51

常见的卷积神经网络

__init__()layer1=nn.Sequential()layer1.add_module('conv1',nn.Conv2d(1,6,3,padding=1))layer1.add_module
sddpltwanqiu·2020-08-17 14:05

pytorch 中的view 参数使用方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=n
skyfengye·2020-08-17 13:22

pytorch应用（三）参数初始化

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,5)#nn.init.xavier_uniform(self.conv1.weight)self.pool1=nn.MaxPool2d
陌生的天花板·2020-08-16 09:07

利用Pytorch对CIFAR10数据集分类（二）

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,8,3,padding=1)self.conv2=nn.Conv2d(8,64,3,padding=1)self.pool1=nn.MaxPool2d
CZZ_CS·2020-08-16 05:04

pytorch使用自定义网络

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,20,5)self.conv2=nn.Conv2d(20,20,5)defforward(self,x):x=
linux_zzw·2020-08-15 23:54

Pytorch 容器

将每一个模块按照他们的顺序送入到nn.Sequential中,输入可以是一些列有顺序的模块conv1=nn.FractionalMaxPool2d(2,output_ratio=(scaled,scaled))conv2=nn.Conv2d
枯叶蝶KYD·2020-08-15 08:39

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（二）-构建复杂一点的模型

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1)self.pool1
快乐成长吧·2020-08-14 18:54

pytorch下nn模块总结03

pytorch的nn模块下常用方法的总结(1).add_module(name,module)#用来添加模块到网络的结构中self.add_module(“conv1”,nn.Conv2d(10,20,4
张小丫先森·2020-08-13 22:49

Pytorch实现各种2d卷积

普通卷积使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)classConvBNReLU(nn.Module
Learn2Learn·2020-08-13 20:47

pytorch方法测试——卷积（二维）

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Conv2d(2,2,3,stride=2)input=torch.randn(1,2,5,7)output=m(input
tmk_01·2020-08-13 19:46

【最佳实践】pytorch模型权重的重置与重新赋值

重置为原来的值：defweight_reset(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d)orisinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters()model
Sailist·2020-08-13 18:12

PyTorch学习笔记（13）卷积

某种特征卷积过程类似于一个模板去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这些细节模式卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积nn.Conv2d
TongYixuan_LUT·2020-08-13 17:10

pytorch四——layers

fromtorchimportnndefconv_layer(in_channels,out_channles,kernel_size,stride=1,padding=0,bias=True):layer=nn.Conv2d
_Hao_·2020-08-13 16:55

pytorch 卷积计算

__init__()self.first_part=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_channels,d,kernel_size
后知还就那个后觉·2020-08-13 16:16

pytorch框架学习（8）——nn网络层

文章目录1.卷积层1.21d/2d/3d卷积1.3卷积-nn.Conv2d()1.4转置卷积-ConvTranspose2.池化层——PoolingLayer3.线性层——LinearLayer4.激活函数层
Aidanmomo·2020-08-13 12:17

Pytorch学习第二讲：网络创建

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn
Vivianyzw·2020-08-13 12:33

查看模型各层参数（Pytorch)

__init__() #卷积层self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(#图片的维度：(1,28,28)in_channels=1,
66bb·2020-08-13 11:01

pytorch —— nn网络层 - 卷积层

目录1、1d/2d/3d卷积2、卷积-nn.Conv1d()2.1Conv1d的参数说明2.2例子说明3、卷积-nn.Conv2d()3.1深入了解卷积层的参数4、转置卷积-nn.ConvTranspose4.1nn.ConvTranspose2d1
努力努力努力努力·2020-08-13 10:23

学习笔记|Pytorch使用教程11(nn网络层-卷积层)

使用Pytorch版本为1.21d/2d/3d卷积卷积–nn.Conv2d()转置卷积–nn.ConvTranspose一.1d/2d/3d卷积AlexNet卷积可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，
NotFound1911·2020-08-13 10:33

PyTorch复杂模型初始化

forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight,mode='
Snoopy_Dream·2020-08-13 10:46

【学习笔记】Pytorch深度学习-网络层之卷积层

Pytorch深度学习-网络层之卷积层卷积概念Pytorch中卷积实现—nn.Conv2d()Pytorch中转置卷积—nn.ConvTranspose卷积概念什么是卷积？
白桃乌龙茶·2020-08-13 10:06

pytorch中对神经网络模型中的参数进行初始化

fromtorch.nnimportinit#definetheinitialfunctiontoinitthelayer'sparametersforthenetworkdefweigth_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d
remanented·2020-08-12 12:00

Pytorch实现Darknet-53

pdfimporttorchimporttorch.nnasnndefConv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d
JstuCheng·2020-08-12 12:47

基于pytorh的MNIST手写体识别代码

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2)self.maxpool1=nn.
luckyboy101·2020-08-10 06:37

代码练习&论文阅读

代码练习nn.Conv2d的groups参数：groups参数控制分组卷积，参数默认为1，即普通二维卷积。
Arsene_W·2020-08-08 14:00

PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法

1.通道数问题：描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的channels，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的out_channels，取决于卷积核的数量。此时的out_channels也会作为下一次卷积时的卷积核的in_channels；卷积核中的in_channels，上面已经说了，就是上一次卷积的out
-流风回雪-·2020-08-08 01:42

反卷积原理与参数设置 ConvTranspose2d

PyTorch中nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法反卷积的具体过程和原理在引文《》中说的很清楚了。
xys430381_1·2020-08-08 01:50

记mobilenet_v2的pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型一段不堪回首的历程

.mobilenet_v2模型结构多话不说先上代码importtorch.nnasnnimportmathdefconv_bn(inp,oup,stride):returnnn.Sequential(nn.Conv2d
半路出家的猿人·2020-08-07 21:19

GAN训练营

__init__()self.features=nn.Sequential(OrderedDict([('conv1',nn.Conv2d(3,10,3,1)),('prelu1',nn.PReLU(10
Zain Lau·2020-08-05 04:41

pytorch之resnet中def _make_residual解释layers

=planes*block.expansion:downsample=nn.Sequential(nn.Conv2d(self.inplanes,planes*block.expansion,kerne
zouxiaolv·2020-08-04 10:02

nn.Sequential()

例如：#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU
wanghua609·2020-08-04 06:59

【Pytorch】nn.Module一些常用的模块

nn.Module一些常用的模块nn.ReflectionPad2d()nn.Conv2d()参考博客nn.ReflectionPad2d()ReflectionPad2d是paddingLayer，padding
而与你及·2020-08-04 01:13

Pytorch卷积模块

####巻积层nn.Conv2d()就是Pytorch中的卷积模块，里面常用的参数有5个，分别是in_channels,outchannels,kernel_size,stride,padding,除此以外还有参数
sddpltwanqiu·2020-08-04 00:34

pytorch参数初始化方法

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.
彭伟_02·2020-08-03 17:44

torch初始化block

修改过的block没有预训练模型，初始化res_stripe4_stage5=Bottleneck(256,512,downsample=nn.Sequential(nn.Conv2d(256,2048,1
DRACO于·2020-08-03 15:04

pytorch学习笔记（7）：卷积 池化 权值初始化等 一定坚持学完啊！！

1.卷积卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几位卷积nn.conv2d()对多个二维信号进行二维卷积nn.conv2d(in_channels:输入通道数out_channels:输出通道数等价于卷积核的个数
YaYan233·2020-08-03 14:27

pytorch入门 Convolution & Pooling

知识点1、读取图像，灰度图像2、显示图像3、定义卷积层4、nn.Conv2d参数5、定义kernel6、修改nn.Conv2d的weight7、输出图像转numpy()8、定义池化层9、输出矩阵宽度计算公式对于
JChowCUG·2020-08-03 13:00
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