nn.Module

DGL实现同构/异构图卷积模型

fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportdglimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#模型classTwoLayerModel(nn.Module
cici_iii·2022-07-06 07:58

神经网络基本框架（torch.nn）

神经网络的基本骨架-nn.module的使用torch.nntorch.nn.Moduletorch.nn.``Module[来源]所有神经网络模块的基类。所有神经网络的模型也应该继承这个类。
怕不是个弱智·2022-07-05 16:22

【深度学习】GCN的dgl官方代码解读

GCN：多层网络由多层GCNLayer组成classGCN(nn.Module):def__init__(self,g,in_feats,#输入特征维度n_hidden,#隐藏层特征维度n_classes
逍遥de鱼·2022-07-04 07:13

用Pytorch搭建第一个神经网络且进行优化

flatten，和两个线性化，得到十个输出程序如下：fromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,LinearclassNetWork(nn.Module
Sol-itude·2022-06-30 07:19

LeNet-5的pytorch实现

fromtorchimportnnimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLeNet(nn.Module):def__init__(self,num_class
Theseus丶·2022-06-28 12:19

pytorch中nn.Embedding和nn.LSTM和nn.Linear

使用pytorch实现一个LSTM网络很简单，最基本的有三个要素：nn.Embedding,nn.LSTM,nn.Linear基本框架为：classLSTMModel(nn.Module):def__init
非常规程序猿·2022-06-28 07:50

如何将yolov5中的PANet层改为BiFPN详析

、Concat总结本文以YOLOv5-6.1版本为例一、Add1.在common.py后加入如下代码#结合BiFPN设置可学习参数学习不同分支的权重#两个分支add操作classBiFPN_Add2(nn.Module
·2022-06-27 18:30

YOLOv5改进教程之添加注意力机制

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
·2022-06-27 09:57

pytorch搭建一个简单的神经网络（模板）

导库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF搭建网络classModel(nn.Module):def__init__(self
奶奶滴,为什么不学java·2022-06-27 07:29

Pytorch基础2——神经网络模板

1.神经网络模板在Pytorch中编写神经网络，所有的层结构和损失函数都来自于torch.nn，所有的模型构建都是从基类nn.Module继承的，于是有了下面这个模板。
dekiang·2022-06-27 07:48

PyTorch 搭建一个简单的神经网络【详细附代码】

nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input)。例如：一个数图像识别这是一个简单的前馈神经网络(feed-forwardnetwork)。
qq_39809262·2022-06-27 07:17

流量预测之联邦学习

时间序列预测算法之联邦学习介绍设三个节点，其中一个中心节点，两个子节点，子节点利用LSTM模型训练，保证每个epoch完跟中心节点进行交互，完成参数融合子节点部分代码classLSTM(nn.Module
Massacre96Wj·2022-06-25 18:56

Python 中 super的作用

classT_Net(nn.Module):def__init__(self):super(T_Net,self).
小雅之堂·2022-06-22 11:10

一个算子在深度学习框架中的旅程

在深度学习中，通过nn.Module这样搭积木的方式搭建网络，而op就是更基础的，用于制作积木的配方和原材料。
OneFlow深度学习框架·2022-06-16 07:16

（四）GoogleNet复现

文章目录modeltrainpredictmodelimporttorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFclassGoogLeNet(nn.Module
aJupyter·2022-06-13 07:07

pytorch深度学习小土堆的训练模型

的模型检测importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,SequentialclassTudui(nn.Module
9dlf·2022-06-12 09:30

YOLOv5修改模型

1、Mobilenetv2的bottleneck:InvertedResidual#mobilenetBottleneckInvertedResidualclassBottleneckMOB(nn.Module
fadaishaitaiyang·2022-06-12 09:12

用Pytorch实现DeepDream

model.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchvisionimportmodelsclassCustomResnet18(nn.Module
Dragon Ice·2022-06-12 07:54

pytorch实现VGG16 (2)

VGG16Net.pyfromtorchimportnnclassVgg16_net(nn.Module):def__init__(self):super(Vgg16_net,self).
一个小猴子｀·2022-06-07 10:21

VGG16网络结构复现（Pytorch版）

这两种模型，即VGG16，VGG19为了方便阅读，并没有加上激活函数层fromtorchimportnnimporttorchfromtorchsummaryimportsummaryclassVGG16(nn.Module
迪菲赫尔曼·2022-06-07 07:44

Darknet53网络结构复现（Pytorch版）

Darknet53网络结构复现,非常基础的写法fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalimporttorchclassConvolutionalLayers(nn.Module
迪菲赫尔曼·2022-06-07 07:14

pytorch深度学习——神经网络的基本骨架nn.Module的使用

torch.nn查看官网，找到nn.Module在官网，Docs(上面导航栏)->pytroch->torch.nn(左边导航栏)，就可以看到这个包下面的工具点击Contains，可以看到Module点击
头发没了还会再长·2022-06-07 07:55

PyTorch深度学习——非线性激活

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUinput=torch.tensor([[1,-1],[-4,5]])input=torch.reshape(input,(-1,1,2,2))print(input.shape)classSiri(nn.Module
哆啦AI梦·2022-06-07 07:24

Yolov5如何更换BiFPN?

第一步：修改common.py将如下代码添加到common.py文件中#BiFPN#两个特征图add操作classBiFPN_Add2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2
迪菲赫尔曼·2022-06-07 07:12

Hard-Mish

场景一:Hard-Mish…场景一:Hard-MishclassMish(nn.Module):@staticmethoddefforward(x):#x*tanh(ln(1+e^x))returnx*
weeksooo·2022-06-06 09:54

PyTorch深度学习入门笔记（八）神经网络的基本骨架 nn.Module的使用

课程学习笔记，课程链接学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。文章目录一、torch.nn简介二、简单示例这篇博客将讲述如何搭建一个网络，是课程学习笔记，课程链接已经放在上方。一、torch.nn简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.htmlContainers中文翻译为容器，但这里可以理解为骨架，往这
雪天鱼·2022-06-06 07:48

pytorch常用函数定义及resnet模型修改实例

()nn.Flatten模型修改案例修改模型层添加外部输入模型定义常用函数利用nn.Parameter()设计新的层importtorchfromtorchimportnnclassMyLinear(nn.Module
·2022-06-02 14:58

人工智能-作业6：CNN实现XO识别

目录模型构建与测试构建模型训练模型测试准确率查看模型查看训练好模型的特征图查看训练好模型的卷积核代码训练模型代码测试模型代码参考文章模型构建与测试构建模型实现代码classNet(nn.Module):
小狗小狗小狗·2022-05-28 15:18

Effective Receptive Field (ERFs)

importtorchfromtorchimportnnfromtorchvision.utilsimportmake_gridfromtorch.nnimportinitimportmatplotlib.pyplotaspltclassModel(nn.Module
这是个问题·2022-05-26 16:45

人工智能基础 作业6

optimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromtorchvisionimportdatasets,transforms#模型构建classNet(nn.Module
Rabbit_Gray·2022-05-26 07:30

PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵

模型定义我们定义一个比较简单的模型：classANN(nn.Module):def__init__(self):super(ANN,self).
Cyril_KI·2022-05-26 07:58

人工智能-作业6：CNN实现XO识别

图像：构建模型classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).
fanlrr·2022-05-24 07:05

将yolov5中的PANet层改为BiFPN

本文以YOLOv5-6.1版本为例一、Add1.在common.py后加入如下代码#结合BiFPN设置可学习参数学习不同分支的权重#两个分支add操作classBiFPN_Add2(nn.Module)
m0_56247038·2022-05-22 07:34

pytorch手写数字识别

importtorch.nnasnnimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdm#神经网络模型classNet(nn.Module
Hedgeway·2022-05-18 07:25

PyTorch学习笔记（十一）——ResNet的实现

数据集上的表现一、ResidualBlock残差块有以下两种：实现如下：importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassResidual(nn.Module
raelum·2022-05-16 07:51

Unet++网络结构代码(pytorch)

importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterclassVGGBlock(nn.Module
smallworldxyl·2022-05-14 07:13

pytorch-学习笔记-Sequential函数

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequentialfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterclassNNet(nn.Module
Dawn向阳而生·2022-05-11 07:44

【很简单的教程】如何提取模型每层的特征【以ResNet为例】

方法1以一个十分类的问题为例，我最开始用于提取特征的方法是这样的：classmodel(nn.Module):def__init__(self):super(model,self).
阿毛啊阿阿·2022-05-11 07:09

Pytorch官方文档学习笔记 —— 3. Build Model

PyTorch中的每个模块都是nn.Module的子类。在接下来的部分中，我们将构建一个神经网络来对FashionMNIST数据集中的图
Coding_Qi·2022-05-11 07:43

PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵示例

模型定义我们定义一个比较简单的模型：classANN(nn.Module):def__init__(self):super(ANN,self).
·2022-05-10 11:31

pytorch学习笔记二——nn.Module

pytorch学习笔记二——nn.Module一、五种模型构造形式nn.Sequential()class自定义类顺序块requires_grad=False混合搭配各种组合块的方法二、参数管理net.state_dict
墨夜之枫·2022-05-10 07:55

pytorch自动求导机制——代码实现——（一看就懂系列！！！）

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp#########————————定义模型———————————————————#############classLinearRegressionModel(nn.Module
liiiiiiiiiiiiike·2022-05-07 07:17

Pytorch --- nn.Sequential()模块

节选AlexNet代码的一部分来理解sequential：classAlexNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=1000,init_
real小熊猫·2022-05-05 11:40

Pytorch 中的Module与容器（Sequential、Modulelist、ModuleDict）

nn.Module不只nn.Sequential一个容器参考：https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/103608504
hxxjxw·2022-05-05 10:52

YOLOv5添加注意力机制

添加注意力机制代码首先在common.py文件中添加所需要的注意力机制代码（这里网上很多博客中都有提到，就傻瓜式复制粘贴就好了）SEclassSE(nn.Module):def__init__(self
千寻之路·2022-05-05 10:15

将TF2.0 Tensorflow2.X 模型参数 转换成PyTorch模型的参数

training_checkpoint_265.h5',by_name=True)然后定义一个PyTorch模型（注意，这里的Pytorch模型结构必须和TF模型结构完全一样）classMyModel2(nn.Module
qq_17767439·2022-05-04 07:25

pytorch_神经网络模型搭建系列（1）：自定义神经网络模型

目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1、torch.nn.Module类概述1.1.1、torch.nn.Module类的简介Module类封装的方法简介设计神经网络的核心：构造函数
xgxg1314·2022-05-02 07:33

卷积神经网络参数数目计算（pytorch框架）

卷积层为6个3×3的卷积核输入图片为大小为1×1×32×32从代码的角度来理解：classNet(nn.Module):def__init__(self):#nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数
NeroChang·2022-04-27 07:04

Pytorch之Base_calcuate(卷积层，池化层，激活函数，全连接层，顺序容器(Sequential))

最基本的需要了解module类，该类是所有网络的基类，你的模型都得继承它类似示例中的提示，继承并复写init和forwardimporttorchfromtorchimportnnclassnew_class(nn.Module
MrRoose1·2022-04-26 07:42

Kaggle项目——Spaceship Titanic

第三章的练习题提出可以做一做Kaggle的Titanic案例），具体代码如下：#定义网络模型fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassmymodule(nn.Module
新四石路打卤面·2022-04-17 07:40
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