nn.Module

CVPR2021注意力机制：Coordinate Attention——源码

论文链接源码链接SEModuleCBAMModuleCAModuleclassCA(nn.Module):def__init__(self,inp,reduction):super(CA,self).
WeHo·2022-11-08 19:18

VIT vision transformer pytorch代码复现

然后将小块排列成矩阵送入transformerencoder模块中计算，具体的计算过程如下图所示我主要分享一下代码importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassMLP(nn.Module
haohulala·2022-11-07 21:39

7. 神经网络训练MNIST数据集的简单实现

importtorch.nnasnn##########################Step1:全连接神经网络搭建#############################classNeuralNet(nn.Module
Austin6035·2022-11-07 17:12

swim transformer之PatchMering实现方法

PatchMering的作用：其实就是下采样的作用实现方法有两种：第一种：importtorchimporttorch.nnasnnclassPatchMerging(nn.Module):def__init
zouxiaolv·2022-11-05 02:37

【LeNet-5】手写数字识别MNIST

目录1、LeNet5模型2、训练模型3、输出1、LeNet5模型模型特点：每个卷积层包含3个部分：卷积、池化（AveragePooling）、非线性激活函数(Tanh)classLeNet5(nn.Module
Enzo 想砸电脑·2022-11-04 06:06

yolov5训练自己的数据集报错记录

AttributeError:Can'tgetattribute'SPPF'on在项目的common.py下加入以下代码importwarningsclassSPPF(nn.Module):#SpatialPyramidPooling-Fast
Scarlett2025·2022-11-02 15:30

UNet++详细解读（二）pytorch从头开始搭建UNet++

classVGGBlock(nn.Module):def__ini
楚楚小甜心·2022-11-01 03:31

基于pytorch的深度学习使用

文章目录引言一、基础知识1.神经网络的基本骨架----nn.Module的使用1)pytorch中模型的介绍2）代码实现2.卷积操作1）pytorch中的卷积2）卷积的理解3）代码实现4）利用数据集进行卷积
ゞ 随性·2022-10-28 15:06

Pytorch深度学习快速入门教程 -- 土堆教程笔记（二）

Pytorch入门学习（二）神经网络基本骨架-nn.Module卷积操作神经网络-卷积层简单介绍添加tensorboard神经网络-最大池化层简单使用作用神经网络-非线性激活ReLUSigmoid神经网络
L-FHy·2022-10-28 15:33

Hugging Face Bert模型结构

.如何实现BertBERTTokenization分词模型（BertTokenizer）BERTModel本体模型（BertModel）BertEmbeddingsclassBertEmbeding(nn.Module
gbchen99·2022-10-28 09:19

10.26 要尝试让自己安静下来，去做该做的事 而不是让内心烦躁，焦虑，毁掉你本就不多的热情和定力

importtorchimporttorch.nnasnnimportmathfromtorch.autogradimportVariable#定义embedding类来实现文本嵌入层，这里的s说明代表两个一模一样的嵌入层，他们共享参数classEmbeddings(nn.Module
weixin_44522477·2022-10-27 11:50

机器学习之深度学习卷积神经网络，实现基于CNN网络的手写字体识别

代码：实现基于CNN网络的手写字体识别首先下载数据1、搭建CNN网络模型；classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).
南蓬幽·2022-10-22 09:11

pytorch的模型保存加载和继续训练

代码如下：导包importtorchfromtorchimportnnimportnumpyasnp定义模型定义一个三层的MLP分类模型classMyModel(nn.Module):def__init
Weiyaner·2022-10-22 07:21

基于Pytorch和Vgg16实现图片分类

首先基于Pytorch实现Vgg16网络，命名为model.py（可为其他任意名字，但是后续导入时要记得更改）importtorchimporttorch.nnasnnclassVGG16(nn.Module
sy1049·2022-10-21 01:15

pytorch手写VGG16网络，两种写法，低阶基础写法

3、版本一基础写法importtorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportMaxPool2dclassVGG16(nn.Module):def__init
大鹏要高飞·2022-10-21 01:14

LeNet训练套路（pytorch官方demo）

目录1模型定义2训练过程3测试过程1模型定义导入包：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF定义一个继承于nn.Module的类，实现两个方法，在初始化方法中搭建网络层结构
Cai Xukun·2022-10-21 01:43

pytorch报RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (64x360 and 40x128)

https://www.kaggle.com/编译代码classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).
米诺zuo·2022-10-17 14:12

Pytorch中模型之间的参数共享

⭐参数共享模块的模型结构必须完全一致才能实现参数共享Pytorch中模型之间的参数共享一.指定共享某一模块二.共享所有相同名称的模块一.指定共享某一模块假设我们有以下两个模型：classANN1(nn.Module
卡卡南安·2022-10-15 14:57

搭建简单的CNN网络模型进行预训练，验证，和预测（准确率不高，单纯记录下模型搭建，训练，验证，预测整套流程）

，单纯记录下模型搭建，训练，验证，预测整套流程）以下三个python文件都在同一级目录下model.pyimporttorchfromtorchimportnn#搭建神经网络classMymodel(nn.Module
小脑斧ai吃肉·2022-10-13 12:59

PyTorch函数中的__call__和forward函数

初学nn.Module，看不懂各种调用，后来看明白了，估计会忘，故写篇笔记记录init&call代码：classA():def__init__(self):print('init函数')def__call
D.ziyu·2022-10-12 18:05

torch.nn.Module和torch.nn.LSTM 相关文档

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self
Freaky_Wen·2022-10-10 19:00

循环神经网络实现情感分析

创建好迭代器建立模型参考下面：#建立模型classBiRNN(nn.Module):def__init__(self,vocab,embe
CtrlZ1·2022-10-10 17:22

目标检测——Faster RCNN网络代码(三)之模型部分

文章目录model/region_proposal_network.pydef_enumerate_shifted_anchor_torch:classRegionProposalNetwork(nn.Module
清水河小小龙虾·2022-10-10 09:42

Transformer代码实现

importtorchimporttorch.nnasnnfromeinopsimportrearrangeeniops操作张量维度非常方便，参考这篇文章einops：优雅地操作张量维度多头注意力机制classMultiHeadAttention(nn.Module
宁眸·2022-10-04 11:03

ResNet+代码练习+Q&A

Resnetimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lclassResidual(nn.Module
小白抗小枪·2022-10-02 07:58

多尺度特征融合图像超分

fromtorchimportnnimporttorchimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'classCharbonnierLoss(nn.Module
Mick..·2022-10-02 07:24

Pytorch的nn.Conv2d（）参数详解

下面是一个只有一层二维卷积的神经网络，作为nn.Conv2d（）方法的使用简介：classNet(nn.Module):def__init__(self):nn.Module.__init__
Akita·wang·2022-10-01 07:51

attention_GAM

GAM_attentionimporttorch.nnasnnimporttorchclassGAM_Attention(nn.Module):def__init__(self,in_channels,
Slientsake·2022-09-30 07:58

YOLOv5添加注意力机制

common.py中添加可调用的CBAM模块1.打开models文件夹中的common.py文件2.将下面的CBAMC3代码复制粘贴到common.py文件中classChannelAttention(nn.Module
马少爷·2022-09-30 07:44

注意力机制代码实现

2019-SAMclassSAM(nn.Module):"""ParallelCBAM"""def__init__(self,in_ch):super(SAM,self).
李伯爵的指间沙·2022-09-30 07:40

Pytorch定义模型、修改模型、保存与读取模型保存

1.PyTorch的模型定义1.1PyTorch模型定义的方式PyTorch中有三种模型定义方式，三种方式都是基于nn.Module建立的，我们可以通过Sequential，ModuleList和ModuleDict
莱维贝贝、·2022-09-29 07:06

构建基于BERT微调的多标签分类模型

importtorch.nnasnnfromtransformersimportBertPreTrainedModel,BertModel,BertConfig#构建基于BERT的微调模型类classModel(nn.Module
MACKEI·2022-09-26 07:56

【PyTorch】模型进阶训练技巧

方式二：以类的形式定义classDiceLoss(nn.Module):def__init__(self,weight=None,size_average=True):super(DiceLoss,sel
Katniss的名字被占用·2022-09-21 10:21

[Pytorch 源码阅读] ——torch.trace.jit 接口 C++ 源码阅读

ivalue::Objecttorch::jit::Objecttorch::jit::Module转化过程总结前言本文主要是从torch.jit.trace接口，打开PytorchJIT的大门，介绍在正常nn.module
Chris_zhangrx·2022-09-20 11:19

Pytorch深度卷积神经网络AlexNet

深度卷积神经网络AlexNetAlexNet网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.569，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接classAlexNet(nn.Module
Jokic_Rn·2022-09-19 12:55

DeformConv

classDeformConv(nn.Module):def__init__(self,chi,cho):super(DeformConv,self).
浪子私房菜·2022-09-17 07:21

torch.nn.Linear()详解

代码很简单（见后图），但有许多细节需要声明：1）nn.Linear是一个类（继承自nn.Module），使用时需要先实例化；2）实例化时，nn.Linear需要输入两个参数，in_features为上一层神经元的个数
马尔代夫Maldives·2022-09-13 16:18

分享几种resnet框架的backbone代码（pytorch）

importtorchvisionimporttorch.nnasnn__all__=["ResNet18","ResNet50","resnext50_32x4d"]classResNet18(nn.Module
Peihj2021·2022-09-12 11:56

【PyTorch笔记】60分钟入门PyTorch——神经网络（用PyTorch构建一个神经网络）

神经网络卷积网络2.定义网络3.损失函数4.反向传播5.更新权重NeuralNetworks1.神经网络torch.nn包可以用来构建神经网络，nn包依赖于autograd包去定义模型并对其进行求导一个nn.Module
is_colorful·2022-09-06 07:25

4. Pytorch入门教程——创建一个基类来构建一个基本的神经网络

我们将创建三个主要类:从Pytorch的核心类nn.Module派生的神经网络的基类，它是Pytorch中任何神经网
小鹿学长·2022-09-06 07:49

pytorch 使用 add_module 添加模块

pytorch定义模型AlexNet模型#网络模型构建classAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=2):super(AlexNet,self
Mick..·2022-09-01 13:21

Pytorch基础知识（3）模型构建

在PyTorch中，我们可以使用两种方法定义模型：nn.Sequential和nn.Module。
求则得之，舍则失之·2022-08-29 07:11

训练模型的3种方法

一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras，作为Pytorch的高阶API。
Python_Ai_Road·2022-08-29 07:46

使用 PyTorch 进行深度学习-神经网络（部分）

一个nn.Module包含层和返回输出的方法forward(input)。例如，看看这个分类数字图像的网络：这是一个简单的前馈网络。它接受输入，一个接一个地通过几个层，最后给出输出。
一只小小的土拨鼠·2022-08-25 07:25

深度学习【使用pytorch实现基础模型、优化算法介绍、数据集的加载】

文章目录一Pytorch完成基础模型1.Pytorch完成模型常用API1.1`nn.Module`1.2优化器类1.3损失函数1.4线性回归完整代码2.在GPU上运行代码3.常见的优化算法介绍3.1梯度下降算法
hike76·2022-08-24 15:46

python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand

目录类的参数定义数据扩展类的参数定义将conda环境设置为ai，condaactivateai这个文件的由来：由于在yolov1的pytorch实现的损失函数中，看到继承了nn.Module，并且其中两个参数不像
·2022-08-23 11:14

YOLOv5改进之添加注意力机制

本文主要给大家讲解一下，如何在yolov5中添加注意力机制，这里提供SE通道注意力的改进方法，其他注意力的添加方法，大同小异首先找到SE注意力机制的pytorch代码classSELayer(nn.Module
weixin_47060902·2022-08-23 10:26

【YOLOv5 Head解耦】

classDecoupledHead(nn.Module):def__init__(self,ch=256,nc=80,width=1.0,anchors=()):su
满船清梦压星河HK·2022-08-23 10:55

神经网络搭建(Pytorch)——联合损失函数

自定义损失函数：继承nn.Module类重写forward()方法classMyLoss(nn.Module):defforward(self,output,target):loss1=...loss2
KL-22b·2022-08-22 07:53

Pytorch——用nn.Sequential搭建简单的神经网络

.用nn.Sequential搭建4.不同方法对比1.前言Torch中提供了很多方便的途径,同样是神经网络,能快则快,我们看看如何用更简单的方式搭建同样的神经网络2.常规方法classNetWork(nn.Module
程旭员·2022-08-22 07:16
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