nn.Module 第22页

pytorch nn.Dropout使用

ClassUSeDropout(nn.Module):def__init__(self):super(DropoutFC,self).

qq_38603174·2022-11-19 18:45

pytoch加载模型最后一层（grad-cam）

grad-cam加载网络模型可以通过model=models.mobilenet_v3_large(pretrained=True)直接加载网上的预训练模型，获取的模型具体信息如下：Mobilenet是继承来自nn.module

weixin_47193259·2022-11-19 17:02

YOLOv7图解网络结构模块

ReOrg操作这个模块其实是对输入的信息进行切片操作，和YOLOv2的PassThrough层以及YOLOv5的focus操作类似，对输入图层尽可能保持原信息并进行下采样，相关代码如下:classReOrg(nn.Module

@贝壳里的海·2022-11-19 16:59

torch实现图像滤波（可反向传播）

模块代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportcv2classtorch_filter(nn.Module):de

deepxzy·2022-11-19 16:52

yolov5 FOCUS模块作用

classFocus(nn.Module):#Focuswhinformationintoc-spacedef__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,p=None,g=1,act=True

雪可问春风·2022-11-19 16:18

pytorch使用torchvision搭建预训练模型

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnclassResnet18(nn.Module):def__init__(self,n_class=21):super

deepxzy·2022-11-19 16:15

PyTorch中使用TensorBoard可视化模型、数据和训练过程

在60分钟闪电战中，我们向您展示了如何加载数据，通过我们定义为nn.Module子类的模型提供数据，在训练数据上训练这个模型，并在测试数据上测试它。

NaiveYoungPeo·2022-11-19 15:42

mmsegmentation 添加L1Loss

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfrom..builderimportLOSSES@LOSSES.register_module()classL1Loss(nn.Module

lh_lyh·2022-11-19 14:39

PyTorch日积月累_2-计算图、autograd机制、损失函数和优化器

PyTorch如何实现计算图上节点的跟踪torch.autograd模块如何避免计算图上节点的跟踪Pytorch损失函数和优化器损失函数二分类常用损失函数多分类常用损失函数优化器Pytorch中的模块类nn.Module

长星照耀十三州府_·2022-11-19 14:02

pytorch中的模块简介

importtorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self,...):#模块初始化，...为用户的输入参数super(Model,self).

饕餮&化骨龙·2022-11-19 13:28

迁移学习微调ResNet50

迁移学习微调ResNet50#更改池化层classAdaptiveConcatPool2d(nn.Module):def__init__(self,size=None):super().

梅如你·2022-11-19 13:49

【深度学习】时序数据用在Transformer的好能手-TIme2Vec-pytorch实现

直接上代码,这个是我修订后的,原作者那个没有batch_size不能直接用在训练阶段,源代码地址:https://github.com/ojus1/Time2Vec-PyTorchclassTime2Vec(nn.Module

欧阳枫落·2022-11-19 13:48

第十一周周报

trainertrainer用来计算损失，即将图片加噪后计算损失，损失公式如下：extract()函数：选取特下标的t并转换成特定维度#根据Loss公式计算LossclassGaussianDiffusionTrainer(nn.Module

童、一·2022-11-19 13:47

Transformer变形金刚学习之路（一）--Embedding

importmathimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnclassEmbeddings(nn.Module):def

寻宇觅宙·2022-11-19 12:14

resnet18的模型使用

pretrained=True)forparaminresnet_model.parameters():param.requires_grad=Falseresnet_model.fcclassNet(nn.Module

ErrorMaker...·2022-11-19 11:50

PyTorch学习—1.深入浅出PyTorch（如何学习PyTorch）

PyTorch优点如下：上手快:掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手代码简洁灵活:用nn.module封装

哎呦-_-不错·2022-11-19 11:31

深度学习 pytorch手写数字识别 MNIST数据集解析+详细注释

torch.nn提供构建网络的所有blocks,在PyTorch中的每个modules都继承了nn.Module,可以构建各种复杂的网络结构。通过nn.Module定义神经网络，使用init

R-G-B·2022-11-19 09:43

深度学习——01pytorch自定义网络模型

参考：pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型一、简单的模型模板1、定义网络结构classMyNet(nn.Module):#初始化函数__init__(self)

Miles强·2022-11-19 08:26

【代码解析（5）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

envpython#-*-coding:utf-8-*-#Pythonversion:3.6fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassMLP(nn.Module

缄默的天空之城·2022-11-19 08:31

Pytorch学习笔记——ResNet模型

optimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisiondevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')classResidual(nn.Module

Scarletteocat·2022-11-19 07:20

真香！一文洞悉 PyTorch 模型训练过程，彻底掌握 PyTorch

就框架本身来说：上手快：掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手代码简洁灵活：用nn.module封装

算法channel·2022-11-19 07:48

Pytorch的官方教程学习--神经网络的初步理解

一个nn.Module包括若干层和一个方法forward(input)，它会返回输出(outpu

布丁小芒果·2022-11-19 07:14

Pytorch模型层简单介绍

它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。

瞳瞳瞳呀·2022-11-19 06:27

YOLOv5实战：如何添加RepVgg模块

yolov7git仓库中，在common.py提供了详细的RepConv，和与之相关的CSPRepBettleneck模块RepConv及RepBottleNeck代码如下（示例）：classC3RepVGG(nn.Module

烧技湾·2022-11-19 06:40

pytorch实现自注意力（self-attention）

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassAttention_Layer(nn.Module):#用来实现mask-attentionlayerdef

六七～·2022-11-19 04:35

self-attention(pytorch 实现)

来源：MEF-GAN:Multi-ExposureImageFusionviaGenerativeAdversarialNetworksclassAttention(nn.Module):def__init

小然_ran·2022-11-19 04:03

【NLP】Self-Attention理解（Pytorch实现）

Self-Attention原理与代码实现_DonngZH的博客-CSDN博客】略有修改frommathimportsqrtimporttorchimporttorch.nnasnnclassSelfAttention(nn.Module

myaijarvis·2022-11-19 04:55

MoGA_A（B、C）代码理解

classMoGaA(nn.Module):def__init__(self,n_class=1000,input_size=224):super(MoGaA,self).

土士·2022-11-19 03:59

YOLOV5网络结构搭建

一、基本的卷积块Conv+BN+SiLUclassConv(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,p=None,g=1,act=True):super(Conv

有温度的AI·2022-11-19 03:44

yolov5的记录贴

cls、loss解释训练拟合结果分析智星云平台租借gpu1.修改激活函数wandb#self.act=nn.Identity()ifactisTrueelse(actifisinstance(act,nn.Module

Just do it!ට⋆☆·2022-11-19 01:13

PyTorch 通道/空间注意力机制

通道注意力机制就是学习一个不同通道的加权系数，同时考虑到了所有区域空间注意力机制就是学习整个画面不同区域的系数，同时考虑到了所有通道PyTorch实现哈哈哈，代码是我摘抄出来的…classChannelAttention(nn.Module

ANTennaaa·2022-11-19 01:02

pytorch之dataset使用

本篇将详细介绍使用pytorch加载、处理数据集，并使用nn.Module搭建简单cifar10图像分类模型。之所以选择cifar10数据集，是因为它比较小，好

joker_xiansen·2022-11-18 23:51

深度学习笔记--Transformer中position encoding的源码理解与实现

1--源码importtorchimportmathimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassPos_Embed(nn.Module):def__init__(self

憨豆的小泰迪·2022-11-17 17:46

pytorch 向量相似度计算

importtorchimporttorch.nnasnnclassCosineSimilarity(nn.Module):defforward(self,tensor_1,tensor_2):norm_tensor

骑单车的王小二·2022-11-16 17:27

第四周作业：卷积神经网络（Part2）

classconv_net(nn.Module):def__init__(self):super(conv_net,self).__init__()

QxwOnly·2022-11-15 17:48

Pytorch使用Tensorboard记录loss曲线 (Tensorboard学习二)

的基本使用方法可以参考：Pytorch配置Tensorboard可视化学习(一)对于一个基本模型：importtorchimporttorch.nnasnnclassLinearRegressionModel(nn.Module

呆萌的代Ma·2022-11-15 13:20

pytorch神经网络训练及测试流程&代码

模型参数的保存与加载及最终train.py与test.py的main()函数写法当你已经设计好了一个神经网络模型MyModel，它可以在model_my.py中封装成MyNet：classMyModel(nn.Module

ling零零零·2022-11-15 11:23

Pytorch搭建自定义神经网络

简介在日常的实验中，为了改变网络模型，我们一般会自己搭建网络，在基础上进行修改创新，本文主要介绍如何利用Pytorch搭建自定义的神经网络nn.Module类在Pytorch中搭建自己的网络模型，首先要继承

柠檬ya·2022-11-15 11:50

6、pytorch学习-- nn.Module

目录*前置知识：python中的类和模块1、创建一个类2、继承3、多态4、模块二、pytorchapi调用用API实现5中的回归模型评估：整理流程总结：模型的保存与加载*前置知识：python中的类和模块1、创建一个类__init__函数，理解起来是类实例化之后就默认自动执行的函数，必须包含一个self作为参数，也可以定义其他的参数，但是定义了的话在实例化的时候就需要把这个参数传进去。无论后面是否

还我的鸭脖！·2022-11-15 11:19

Pytorch学习-TORCH.NN

一·MNIST数据下载二.神经网络从无到有(notorch.nn)三.使用torch.nn.functional四.使用nn.Module重构代码五.使用nn.Linear重构代码六.使用optim重

liu_chengwei·2022-11-15 11:17

pytorch 保存模型+加载模型+修改部分层+冻结部分层+删除部分层

work.pycnn.py文件如下：fromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()

难受啊！马飞...·2022-11-15 09:26

Pytorch加载模型只导入部分层权重，即跳过指定网络层的方法

（权重文件存储为dict形式）方法一常见方法：加载权重时用if对网络层进行筛选'''#model为定义的网络结构：classmodel(nn.Module):def__init__(self):super

m0_61899108·2022-11-15 09:25

pytorch保存权重以及加载权重

一、定义一个多层感知机classMLP(nn.Module):def__init__(self):super().

陈住气^-^·2022-11-15 09:23

魔改YOLOv5算法系列（1）——注意力机制添加

1.打开common.py，复制粘贴注意力模块例如:卷积注意力CBAMCBAM代码段：classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_planes

爱喝可乐的小小逗·2022-11-15 07:43

pytorch中Sequential( )的使用

按照常规方法继承nn.Module来构建网络classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).

是橙子·2022-11-14 07:06

pytorch 深度学习入门代码（三）Logistic 回归代码实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpclassLogisticRegression(nn.Module

小白马突突突·2022-11-14 07:52

浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的深度学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧看到代码里面有这个12345678910111213141classResNeXt101(nn.Module

脱发的小猿·2022-11-13 16:52

Pytorch实现多分类问题样本不均衡的权重损失函数 FocusLoss

实现代码，可直接使用logits和label作为输入参数importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassFocal_Loss(nn.Module

Anthony_CH·2022-11-13 10:17

pytorch从零开始搭建神经网络

nn.Sequentialnn.Modulemodel.train()和model.eval()损失图神经网络基本流程《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili1.数据预处理（Dataset、Dataloader）2.模型搭建（nn.Module

sinat_38007523·2022-11-12 17:00

PyTorch 笔记Ⅲ——PyTorch 神经网络

一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如：它是一个

DeepHao·2022-11-09 03:28

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