nn.Module

三层神经网络模型

#简单的三层全连接神经网络classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super()
lyzy_czh·2022-11-20 16:44

CycleGAN Pytorch code

Machine-Learning-Collection/tree/master/ML/Pytorch/GANs/CycleGANGeneratorimporttorchimporttorch.nnasnnclassConvBlock(nn.Module
1nsights·2022-11-20 15:44

如何打印Pytorch在网络中的梯度值

比如importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimclassNet(nn.Module
贱贱的剑·2022-11-20 14:39

Fedformer中的FEB模块与torch.nn.Parameter的简单理解

可以用nn.Parameter实现nn.Linear[Pytorch系列-30]：神经网络基础-torch.nn库五大基本功能：nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module
思考实践·2022-11-20 13:46

时间序列通道注意力模块

inspirationcomesfromSEnetimporttorchimporttorch.nnasnnimportmathclassts_channel_block(nn.Module):def_
思考实践·2022-11-20 13:46

一个比较完整的pytorch项目

模型定义：importtorchimporttorch.nnasnnclassDF(nn.Module):def__init__(self,nb_classes):super(DF,self).
你回到了你的家·2022-11-20 13:07

GAT源码剖析

layer.pyimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassGraphAttentionLayer(nn.Module
行走天涯的豆沙包·2022-11-20 13:29

通道域（channel）注意力机制——SENet

下面是SENet的一个块：可能这幅图更清楚：其对应的公式：SEblock代码：classSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16)
码匀·2022-11-20 12:28

Fourier卷积

FastFourierConvolution(FFC)forImageClassificationhttps://github.com/pkumivision/FFC设计模块强度和相位cat在一起卷积代码实现classFourierUnit(nn.Module
math_learning·2022-11-20 11:26

常用的分割loss

dicelossclassBinaryDiceLoss(nn.Module):def__init__(self):super(BinaryDiceLoss,self).
math_learning·2022-11-20 11:26

学习笔记--pytorch搭建神经网络及基本概念

搭建网络顺序：1.定义网络，网络Net的class，classNet(nn.Module):2.定义一个优化器（目前用到adam优化器替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重
weixin_49041844·2022-11-20 11:22

yolov5 focal_loss源码解析

一、以下为yolov5损失函数的源代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpclassFocalLoss(nn.Module):#Wrapsfocallossaroundexistingloss_fcn
辣大辣条·2022-11-20 07:48

PyTorch中的torch.nn.Linear详解

这些神经网络层都是nn.Module这个大类的子类。torch.nn.Linear就是神经网络中的线性层，可以实现形如y=Xweight^T+b的加和功能。
L_bloomer·2022-11-20 04:25

深入浅出学PyTorch-task01

PyTorch模型定义的方式Module类是torch.nn模块里提供的一个模型构造类(nn.Module)，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型；PyTorch模型定义应包括两个主要部分
ZZE15832206526·2022-11-20 04:26

YOLOv5 部分解释

想起来就更新....yolov5-6.1/models/yolo.pyclassDetect(nn.Module):stride=None#stridescomputedduringbuildonnx_dynamic
justaboutenougha·2022-11-20 04:36

pytorch训练和验证

fromaudioopimportbiasimporttorchimporttorch.nnasnnclassSSD(nn.Module):def__init__(self):super(SSD,self
HsienWei-Chin·2022-11-20 03:38

Global Attention Mechanism: Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions(GAM)

Codesofpytorch:importtorch.nnasnnimporttorchclassGAM_Attention(nn.Module):def__init__(self,in_channels
查无此人☞·2022-11-20 00:50

GAT关键代码

也就是对应原文中的这一部分公式：classGraphAttentionLayer(nn.Module):"""SimpleGATlayer,similartohttps://arxiv.org/abs/
qq_45812502·2022-11-19 19:22

DeBERTa部分源码理解+注释

VICKY-ZZ/DeBERTa#参考博客：https://yam.gift/2020/06/27/Paper/2020-06-27-DeBERTa/classDientangledSelfAttention(nn.Module
甄小胖·2022-11-19 18:27

pytorch官方代码demo（Lenet）解析笔记【B站UP主“霹雳吧啦Wz”视频观看】

Lenet5网络结构二、model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#定义类（类名LeNet）,nn.Moudle是父类classLeNet(nn.Module
小橙子爱蜜蜂·2022-11-19 18:58

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
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