nn.Module 第20页

Pytorch进阶（1）------手写数字识别之全连接神经网络实现

pytorch搭建了两个完整的神经网络，并且基本上每句代码都弄清楚了，一个是只有全连接层的网络，另一个则是加入卷积层和池化层的CNN，实现的步骤总结如下：首先对上一篇博客中定义的类进行扩充：classNet(nn.Module

Aowu_yuyu·2022-11-24 22:02

CosineAnnealingLR

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optim.lr_schedulerimportCosineAnnealingLRimportitertoolsimportmatplotlib.pyplotaspltinitial_lr=0.1classmodel(nn.Module

查无此人☞·2022-11-24 19:08

PyTorch日积月累_3-neural network

文章目录神经网络工具箱`nn.Module`1.简单的线性回归类2.感知机3.常用方法1.卷积层和池化层2.RNN、LSTM3.损失函数4.其他类型的层两种特殊Module`nn.Sequential`

长星照耀十三州府_·2022-11-24 19:06

从零开始的神经网络构建历程（二）

本系列的上一篇博文最后提出了一个问题，是有关如何通过torch来实现给定的神经网络的，这里公布一下我自己的回答：classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net

普通网友·2022-11-24 11:51

pytorch自定义loss损失函数

自定义loss的方法有很多，但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题，靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块，比如：classCustomLoss(nn.Module):#注意继承nn.Moduledef

呆萌的代Ma·2022-11-24 07:17

【pytorch】实现条件生成对抗网络 CGAN

生成器网络为Unet判别器为patchGAN代码示例：classDoubleConv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels):super

一棵栗子树·2022-11-24 06:34

pytorch-task3

pytorch实现逻辑回归importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportSGDclassLR(nn.Module):def__init__(self

伽音·2022-11-24 06:30

小错误记录：‘Loss‘ object has no attribute ‘_forward_pre_hooks

:‘Loss’objecthasnoattribute‘_forward_pre_hooks’目录出现原因总结出现原因写super继承时，忘记加self#原代码未加selfclassLossSSIM(nn.Module

野鹤无粮·2022-11-24 06:59

in 报错_【PyTorch】torch.nn.Module 源码分析

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(

weixin_39851809·2022-11-24 06:29

PyTorch 源码解读之 nn.Module：核心网络模块接口详解

目录0设计1nn.Module实现1.1常用接口1.1.1__init__函数1.1.2状态的转换1.1.3参数的转换或转移1.1.4Apply函数1.2属性的增删改查1.2.1属性设置1.2.2属性删除1.2.3常见的属性访问1.3Forward&Backward1.3.1Hooks1.3.2运行逻辑1.4模块存取1.4.1Hooks1.4.2功能实现1.4.3_load_from_state_

Ｇlücklichste·2022-11-24 06:58

【PyTorch】torch.nn.Module 源码分析(转)

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(

lishuiwang·2022-11-24 06:57

【深度学习】R-GCN的dgl官方代码解读（entity classification）

classRGCNLayer(nn.Module):def_

逍遥de鱼·2022-11-24 05:55

CNN中注意力机制-通道域-ECA-代码讲解及实现

##ThisisthecodeofECAimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nn.parameterimportParameterclasseca_layer(nn.Module

故障诊断与python学习·2022-11-24 04:14

AlexNet（Pytorch实现）

AlexNet（Pytorch实现）1.model.py2.train.py3.predict.py1.model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet(nn.Module

Ap21ril·2022-11-24 02:46

RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

将卷积运算放到初始化中，与模型初始化一块加载到cuda原来代码：classlayer(nn.Module):'''x:inputfeatureswithshape[N,C,H,W]gamma,b:parametersofmappingfunction

weixin_44229976·2022-11-24 00:55

Yolov5更换激活函数

utils/activations.py文件中已经写好了好多种激活函数，直接调用即可如果要调用需要去common.py文件里修改，改完记得导入一下想更换其他激活函数可以参照下面代码classConv(nn.Module

有温度的AI·2022-11-23 22:49

ChannelAttention, SpatialAttention, and SEAttention代码

classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super().

neu_wyn·2022-11-23 22:05

PyTorch_ConvLSTM代码（参数）解读笔记

Pytorch-LSTM输入输出参数ConvLSTM参数详解（Keras）1.导入pytorchimporttorchimporttorch.nnasnn2.构建ConvLSTMCellclassConvLSTMCell(nn.Module

gXh_007·2022-11-23 18:33

初学pytorch小问题：AttributeError

遇到了一个小问题：AttributeError源代码如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportMaxPool2dclassnn_Maxpoolx(nn.Module

dvRay·2022-11-23 18:29

pytorch优化器设置

通常情况下模型优化器设置首先定义两层全连接层模型importtorchfromtorchimportnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self

Mick..·2022-11-23 18:38

Pytorch进阶训练技巧

本文为阅读开源教程《深入浅出Pytorch》所做笔记，仅记录部分笔者认为有价值且较少用到的技巧及知识点一、自定义损失函数Pytorch支持实现并调用自定义损失函数，自定义损失函数一般以类的形式定义，继承自nn.Module

西南小游侠·2022-11-23 14:30

【程序】yolo v3 ： net

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathfromcollectionsimportOrderedDict#基本的darknet块classBasicBlock(nn.Module

程序猿的探索之路·2022-11-23 13:30

YoloV3网络模型搭建

结构图是复制别人的importtorchimporttorch.nnasnnfromcollectionsimportOrderedDictclassCBL(nn.Module):def__init__

小女孩真可爱·2022-11-23 13:29

Pytorch apply函数

apply函数是nn.Module中实现的,递归地调用self.children()去处理自己以及子模块我们知道pytorch的任何网络net，都是torch.nn.Module的子类,都算是module

LuLu-jianfeng·2022-11-23 12:25

pytorch怎么使用model.eval()和BN层

使用代码如下：classConvNet(nn.module):def__init__(self,num_class=10):super(ConvNet,self).

失之毫厘，差之千里·2022-11-23 12:18

Pytorch apply() 函数

apply函数是nn.Module中实现的,递归地调用self.children()去处理自己以及子模块我们知道pytorch的任何网络net，都是torch.nn.Module的子类,都算是module

hxxjxw·2022-11-23 12:12

PyTorch | 利用torch.nn实现线性回归

本文是利用torch.nn实现一个简单的线性回归模型,主要是根据nn.Module和torch.nn中的Linear模型,来创建一个自己的线性模型.适合与上篇手动创建模型进行对比学习.文章目录导入所需模块生成数据读取数据集构建模型初始化模型参数定义损失函数和优化算法训练模型个人收获导入所需模块

grizzly00·2022-11-23 11:43

论文代码-PointNet && PointNet++

pytorch本文更关注语义分割以及零件分割部分代码PointNet完整的PointNet结构代码来自于models文件夹下的pointnet_util.py文件classPointNetEncoder(nn.Module

CabbSir·2022-11-23 10:31

CNN卷积神经网络（三）——VGG网络PyTorch实现

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionVGG网络PyTorch实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassVGG(nn.Module

木叶清风666·2022-11-23 09:08

pytorch学习笔记--nn.Module、nn.Sequential的搭建模型、损失函数、反向传播和训练器

nn.Module、nn.Sequential的搭建模型、损失函数和训练器一、nn.Module二、nn.Sequential三、损失函数、反向传播和优化器nn.Module和nn.equential都是

Tony·2022-11-23 08:20

深度学习之pytorch常用函数个人笔记

GPU上使用可以加速计算，和numpy类型转换也非常方便torch.nn为我们提供了成熟的层及一系列激活函数，可以像搭积木一样来非常快速的创建复杂的模型在pytorch中搭建模型的流程：定义类(该类要继承nn.Module

@会飞的毛毛虫·2022-11-23 08:34

pytorch+从代码详细理解强化学习PolicyGradient

importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportcollectionsimportrandomfromtorchimportoptimclassPolicyGradient(nn.Module

洗花染白云·2022-11-23 08:54

pytorch中LN（LayerNorm）以及Relu和其变种的输出

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

永远的小白虾·2022-11-23 05:46

复现《Deep Leakage from Gradients》的攻击实验

DeepLeakagefromGradients在GitHub上找到一个在pytorch实现《DeepLeakagefromGradients》论文中对CIFAR100数据集攻击的实验，加上了自己的理解classLeNet(nn.Module

@_@呜呜·2022-11-23 05:57

pytorch冻结模型中某几层的参数

首先假设如下的模型：classChar3SeqModel(nn.Module):def__init__(self,char_sz,n_fac,n_h):sup

_illusion_·2022-11-23 01:45

pytorch如何冻结某层参数

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练，在Pytorch中的实现如下：classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Transfer_model

Pr4da·2022-11-23 01:41

Pytorch在训练时冻结某些层使其不参与反向传播

笔记摘抄：https://blog.csdn.net/qq_36429555/article/details/118547133定义网络#定义一个简单的网络classnet(nn.Module):def

Douzi1024·2022-11-23 01:38

PyTorch(人工神经元)

继承了nn.module模块，首先定义初始化函数，进行初始化；nn.Linear()函数构造线性模型；forward函数构造神经网络前向传播的计算步骤；3.损失函数，以及优化函数（SGD代表随机梯度下降

小邢~·2022-11-23 01:49

Pytorch 构建简单Neural Networks

一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。

pengege666·2022-11-23 01:19

PyTorch框架学习九——网络模型的构建

PyTorch框架学习九——网络模型的构建一、概述二、nn.Module三、模型容器Container1.nn.Sequential2.nn.ModuleList3.nn.ModuleDict()4.总结笔记二到八主要介绍与数据有关的内容

slight smile·2022-11-22 18:37

Pytorch学习笔记——LeNet模型

importtimeimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnn,optimdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')classLeNet(nn.Module

Scarletteocat·2022-11-22 18:58

mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied ( )的解决

问题描述错误代码：classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).

SkyeCat·2022-11-22 13:15

RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (5760x6 and 128x4)

如下，定义了一个7层的cnn网络：classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).

多吃维C_·2022-11-22 13:03

pytorch-神经网络

importtorchfromtorchimportnn#定义神经网络模板classabc(nn.Module):def__init__

雨蛮好看的·2022-11-22 12:00

window 学习pytorch unet代码之self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)

self.inc=DoubleConv(n_channels,64)可以猜测，channels是输入channel，64是要输出的channel看看DoubleConv函数的具体实现classDoubleConv(nn.Module

guyuezunting·2022-11-22 12:24

第P7周：咖啡豆识别

importtorch.nn.functionalasFclassvgg16(nn.Module):def__init__(self):super(vgg16,self

LoveData_·2022-11-22 09:28

【源码解读】Transformer的MultiHeadAttention部分代码解读

1说明首先，先给出Transformer的MultiHeadAttention部分的pytorch版本的代码，然后再对于此部分的细节进行解析2源码classMultiHeadedAttention(nn.Module

菜菜2022·2022-11-22 08:58

class Model(nn.Module)

自定义模型：继承类：nn.Module 初始化所有层：_init_ 定义模型的运算过程：forward（向前传播的过程）#MultiHeadAttention()是另一个独立的层

Savannah913·2022-11-22 07:25

YOLOV5-网络结构和组件（部分代码解析）

classConv(nn.Module):#Standardconvolution标

daweq·2022-11-22 07:43

【深度学习】torch.nn.Sequential方法介绍

具体理解如下：一、普通构建网络importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(s

旅途中的宽~·2022-11-22 03:22

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