nn.Module 第19页

《PyTorch深度学习实践》学习笔记(1)

PyTorch深度学习实践》学习笔记（1）一线性回归模型（有监督学习）1线性模型2损失函数误差函数平均平方误差(MSE)3代码详解4用Pytorch实现线性回归(1)准备数据(2)使用Class设计模型，类继承于nn.Module

haikhaihak·2022-11-30 17:29

Transformer（4）

，因此我们把这一部分结构整体叫做子层连接（代表子层及其链接结构)，在每个编码器层中，都有两个子层，这两个子层加上周围的链接结构就形成了两个子层连接结构.classSublayerConnection(nn.Module

qq_42007099·2022-11-30 16:09

深度学习之超分辨率算法——SRGAN

更新版本实现了生成对抗网络在超分辨率上的使用更新了损失函数，增加先验函数SRresnet实现importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnclassConvBlock(nn.Module

小陈phd·2022-11-30 11:49

深度可分离卷积pytorch代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchsummaryimportsummary#fromtensorboardXimportsummaryclassCSDN_Tem(nn.Module

zouxiaolv·2022-11-30 11:08

PyTorch(1) torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系

importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module

gorgeous___youth·2022-11-30 11:05

PyTorch中的nn.ModuleList和nn.Sequential

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassnet_seq(nn.Module):def__init__(self):super

呦呵嘿呀·2022-11-30 03:27

PyTorch学习笔记（5）--神经网络基本骨架nn.Module的使用

PyTorch学习笔记（5）–神经网络基本骨架nn.Module的使用本博文是PyTorch的学习笔记，第5次内容记录，主要介绍神经网络基本骨架nn.Module的基本使用。

我这一次·2022-11-30 01:00

PyTorch深度学习入门笔记（六）神经网络大学习

神经网络的基本骨架nn.Module的使用torch.nn.简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。

Charliefive·2022-11-30 01:59

【小土堆】Pytorch学习笔记_P16/17_nn.Module的使用、土堆说卷积

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili#笔记内容（1）P16_神经网络的基本骨架-nn.Module的使用（2）P17_土堆说卷积操作（可选看）（1）神经网络的基本骨架-nn.Moudle的使用#（1）

惜年_night·2022-11-30 00:54

P17-18：神经网络基本骨架以及卷积层（Pytorch小土堆学习笔记）

官方文档在docs->torch.nn->Containers->Moduleimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module

ni哥跑的快·2022-11-30 00:48

（EDSR论文实现）pytorch复现1

classResBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel=256,out_channel=256,kernel_size=3,stride=1,padding

Mick..·2022-11-29 22:05

yolov5模型问题解决SPPF找不到、yolov5smlx.pt文件下载、coco128文件下载、coco128yaml文件更改、coco128数据集not exist、BrokenPipeErro

importwarningsclassSPPF(nn.Module):#Spat

jq_98·2022-11-29 20:55

Pytorch重要代码段（持续更新）

：利用nn.Sequential2.数据装载器Step1：定义自己的DataSetStep2：Dataloader3.优化器1.构建简单网络方法1：构建一个类我们自己构建的网络，都要继承自torch的nn.Module

_StarryNight_·2022-11-29 19:31

VIT Vision Transformer | 先从PyTorch代码了解

VIT类初始化和之前的学习一样，从大模型类开始看起，然后一点一点看小模型类：classViT(nn.Module):def__init__(se

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-29 14:20

pytorch模型容器Containers nn.ModuleDict、nn.moduleList、nn.Sequential

基本上，它的行为就像一个nn.Module。模型建立方式第一种写法：nn.Sequential()对象.add_module(层名，层class的实例）net1

发呆的比目鱼·2022-11-29 09:09

0.0.pytorch构建模型方法

details/84397174https://blog.csdn.net/u014090429/article/details/112618607在构建网络的时候，pytorch有一些基础概念很重要，比如nn.Module

渡口五十六·2022-11-29 09:05

《深度学习框架PyTorch入门与实践》学习笔记---第四章 torch.nn

#torch.nn是专门为深度学习而设计的模块，torch.nn的核心数据结构是Module#既可以表示神经网络中的某个层（layer），也可以表示包含很多层的神经网络#实际使用中，最常用的做法是继承nn.Module

小小小毛毛虫~·2022-11-29 09:34

pytorch学习-使用torch.nn模块自定义模型

使用nn.Module构建神经网络1打印网络perception，可以看到上述定义的layer1和layer22named_parameters()可以返回学习参数的参数名与参数值3将输入数据传入perception

潘旭阳·2022-11-29 08:57

PyTorch中两种模型构造方式区别分析-普通前向传递与nn.Sequential()

代码中存在两种常用的模型构造方式1.普通方法——在构造函数中定义模型不同的层，在forward函数中输入的X依据指定的顺序进行前向传递importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module

天翼冰霜·2022-11-29 08:53

深度学习快速入门----Pytorch 系列1

Transforms1、ToTensor2、Normalize3、Resize4、Compose5、RandomCrop三、torchvision中的数据集使用四、dataloader的使用五、神经网络基本骨架-nn.Module

now_try_·2022-11-29 08:13

PyTorch Week 3——Optimizer优化器

PyTorchWeek3——权值初始化操作PyTorchWeek3——nn.MaxPool2d、nn.AvgPool2d、nn.Linear、激活层PyTorchWeek3——卷积PyTorchWeek3——nn.Module

yandonglv·2022-11-29 01:57

Pytorch：VGG16

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassVGG16(nn.Module):def__init__(self):super

丁天牛·2022-11-28 21:25

pytorch 自带resnet模型加载与使用

加载resnet18模型与使用importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsclassresnet18(nn.Module):def__

YDoMore·2022-11-28 21:54

pytorch 实现预训练模型加载VGG16

1：下载的预训练模型#VGG-16classUNet(nn.Module):def__init__(self,n_channels,n_classes,bilinear=True,pretrained=

夏日轻风有你·2022-11-28 21:54

3D机器学习（12）：AlexNet、VGG、GoogNet、Resnet、Densenet、nn.Module、数据增强

从2010年开始，深度学习开始进入人们视野，2012年的Alexnet是第一个真真意义上的深度网络，尽管只有8层，但其错误率只有16.4%，2015年微软亚洲研究院的何凯明同学的Resnet使得错误率降低至3.57。AlexNet人工分配两块GPU，因此上图会有两条路线，但现在都是框架自己主动分配了。使用了11*11的卷积核。7层隐藏层，共8层，60M的参数，训练了1周。现在不会用这种网络结构了，

朱攀乖·2022-11-28 16:49

运行YOLOv5出现报错找不到SPPF错误，进行解决AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from

Can'tgetattribute'SPPF'on解决办法如下：首先找到YOLOv5下的这个文件打开打开文件往下翻找到classSPP这一行，我的是在166行，在这一行上面添加下面的程序添加classSPPFclassSPPF(nn.Module

TT花下人·2022-11-28 09:05

从YOLOv5源码yolo.py详细介绍Yolov5的网络结构

深度学习笔记:从YOLOv5源码yolo.py详细介绍Yolov5的网络结构前言一、网络结构：yolov5s.yaml二、classModel(nn.Module)主要代码解析1.

HollowKnightZ·2022-11-28 09:43

Transformer前馈全连接层和规范化层（3）

·前馈全连接层的作用:·考虑注意力机制可能对复杂过程的拟合程度不够,通过增加两层网络来增强模型的能力.classPositionwiseFeedForward(nn.Module):def__init_

qq_42007099·2022-11-28 08:31

Transformer的输入部分解析

1.文本嵌入层的代码分析#定义Embeddings类来实现文本嵌入层，这里s说明代表两个一模一样的嵌入层，他们共享参数.classEmbeddings(nn.Module):#"""类的初始化函数，有两个参数

qq_42007099·2022-11-28 08:00

【笔记】提升分类模型ACC：EMA不增额外时间，不需手动调参；SWA改进模型训练过程的稳定性；数据分布差异大使用precise bn；小模型使用蒸馏；固定FLOPs的场景或者想突破精度使用FixRes

classModelEma(nn.Module):def__ini

程序猿的探索之路·2022-11-28 00:10

Pytorch实现简单的卷积神经网络

首先，搭建最简单的卷积神经网络：classModel(nn.Module):def__init__(self):super().

莫问余年·2022-11-27 20:54

Pytorch入门之线性回归

这里定义一个简单的神经网络来做一个线性回归问题神经元之间的线就不连了，大家知道是个全连接层就好1、网络类的编写及生成网络搭建这样一个网络，首先就是需要定义一个class，class必须得继承nn.Module

Ton10·2022-11-27 18:21

【去雾】|去雾算法AODNet pytorch 雾天数据集下载链接

x）变化，算法为了学习到自适应的K(x)所以算法核心就是K（x）五层网络极为简单：codeimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassdehaze_net(nn.Module

rrr2·2022-11-27 13:47

VggNet

VggNetfromtorchvisionimportmodelsimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassVggNet(nn.Module

老龙QAQ·2022-11-27 08:37

编程小菜学习之李沐老师动手学深度学习笔记-29残差网络

X,W)importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lclassResidual(nn.Module

编程小cai·2022-11-27 07:47

PyTorch深度学习实践——用PyTorch实现线性回归

总体分为四个步骤：准备数据集、设计模型（通过前馈和反馈函数计算y^，直接从nn.module中继承）、构造损失函数和优化器（使用PyTorch应用接口）、训练周期（一个周期包含前馈、反馈、更新）执行代码如下

CheneyTAT·2022-11-27 07:41

PyTorch深度学习实践概论笔记5-用pytorch实现线性回归

主要会介绍nn.Module，如何构造自己的神经网络；如何构造loss函数；以及如何构造sgd优化器。0Revision回顾之前的课程，解决问题的步骤是构造模型、损失函数和优化器。

双木的木·2022-11-27 07:53

神经网络模型的模板（def forward）

基本的网络构建类模板fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassnet_name(nn.Module):def__init__(self):super

Good@dz·2022-11-27 04:48

初始化、正则化调试（基于简单Linear，pytorch）

初始化权重，使其数据保持标准差在1左右以防止梯度消失或者爆炸，在卷积神经网络中常用，pytorch直接默认了自定义初始化权重importtorch.nnasnnimporttorchclassNetwork(nn.Module

lryjy·2022-11-27 03:19

深度学习——自定义层+读写文件（笔记）

一自定义层1.自定义层：①构造一个没有任何参数的自定义层importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassCenteredLayer(nn.Module

jbkjhji·2022-11-26 17:05

pytorch参数转不到cuda，RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type（torch.FloatTensor

错误提示：RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.FloatTensor)andweighttype（torch.FloatTensor）错误情况：classmy_layer(nn.Module

裂缘冰释·2022-11-26 14:32

(Pytorch)GoogleNet代码复现CIFAR-10数据集

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterclassGoogLeNet(nn.Module

Jnmz34·2022-11-26 10:35

(Pytorch)ResNet代码复现CIFAR-10数据集

18Imageclassficationforcifar-10withPyTorch'''importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResidualBlock(nn.Module

Jnmz34·2022-11-26 10:35

(Pytorch)AlexNet代码复现CIFAR-10数据集

model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriternum_classes=10classAlexNet(nn.Module

Jnmz34·2022-11-26 10:49

【yolov5s中加入DCNv2（可变形卷积v2）】

1.8.1torchvision>=0.9.1实现步骤1.测试环境是否满足要求importtorchimporttorchvision.opsfromtorchimportnnimportmathclassDCNv2(nn.Module

just f·2022-11-26 07:57

【损失优化】pytorch中多优化器参数分配与多损失回传(解决报错：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time)

retain_graph=True测试：importtorchimportitertoolsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclasstest_model(nn.Module

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:34

【LayerNorm 2d】 LayerNorm图解， torch代码实现, 用法

1.LayerNorm，BN对比2.LayerNorm2dclassLayerNorm2d(nn.Module):def__init__(self,embed_dim,eps=1e-6,data_format

vcbe·2022-11-25 23:14

Torch2Onnx

classSuperResolutionNet(nn.Module):def__init__

zty2431054748·2022-11-25 20:03

Pytorch强化学习算法实现

classPolicyNet(nn.Module):def__init__(self,n_states_num,n_actions_num,hidden_size):super(P

日暮途远.·2022-11-25 15:06

pytorch基础知识整理（四）模型

torch.nn.Module()是所有网络模型的基类，所有网络都需要继承此类，模板如下：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module

Brikie·2022-11-25 15:04

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