nn.Module 第26页

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

pytroch学习笔记六：nn网络层——卷积层

通过前面两节的学习，已经知道如何搭建一个网络模型以及搭建模型一个非常重要的类nn.Module和模型容器Containers。搭建网络模型有两个基本的步骤：建立子模块和拼接子模块。

Dear_林·2022-04-16 07:04

Pytorch实现CA，SA，SE注意力机制

通道注意力CAclassChannelAttention(nn.Module): def__init__(self,in_planes,ratio=16): super(ChannelAttention

resumebb·2022-04-14 07:44

[十一]深度学习Pytorch-模型创建与nn.Module

0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八

yanzhiwen2·2022-04-14 07:06

nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter学习笔记

nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter是利用pytorch构建神经网络最重要的三个函数。搞清他们的具体用法是学习pytorch的必经之路。

唐BiuBiu·2022-04-12 07:10

深度学习pytorch代码：卷积神经网络模型module的搭建、卷积层conv_1 conv_2

importtorchfromtorchimportnnclassLR(nn.Module):def__init__(self)->None:#重写方法快捷键alt+insertsuper().

学好迁移Learning·2022-04-10 08:38

【推理引擎】ONNX 模型解析

定义模型结构首先使用PyTorch定义一个简单的网络模型：classConvBnReluBlock(nn.Module):def__init__(self)->None:super().

虔诚的树·2022-03-27 10:00

图像分类：LeNet网络、CIFAR10数据集、pytorch

代码结构：model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfuncclassLeNet(nn.Module):def__init__(self)

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-03-22 17:36

pytorch进阶

回答几个问题Q1：如何创建多输出的网络，多输出又如何训练在forward函数中输出多个输出在计算loss时，计算多个输出的联合lossQ2：如何获取网络的中间层classFeatureExtractor(nn.Module

oneBite77·2022-03-21 07:42

PyTorch学习笔记2：nn.Module、优化器、模型的保存和加载、TensorBoard

文章目录一、nn.Module1.1nn.Module的调用1.2线性回归的实现二、损失函数三、优化器3.1.1SGD优化器3.1.2Adagrad优化器3.2分层学习率3.3学习率调度器torch.optim.lr_scheduler四、数据加载torch.utils.data4.2两种数据集类型4.3数据加载顺序和Sampler4.4批处理和collate_fn五、模型的保存和加载5.1模块、

神洛华·2022-03-21 07:09

VGG16网络结构图及pytorch 代码实现

1.网络结构图及对应输出结果2.pytorch代码实现importtorch.nnasnnfromtorchsummaryimportsummaryimporttorchclassVGG16(nn.Module

小小飞在路上·2022-03-21 07:35

YOLOV5 网络模块解析

classConv(nn.Module):def__init__(self

风犬咪咪·2022-03-21 07:55

mmdetection中Swin transformer检测器的代码注解

答：因为我们的网络父类都为nn.Module类(mmdetection最新版本都为BaseModule类)，而nn.Module类中定义了__call__()方法，该方法中调用了forward()函数。

@会飞的毛毛虫·2022-03-17 07:19

opencvDNN模块跑YOLOv5模型

1、修改YOLOv5的代码将classFocus(nn.Module):#Focuswhinformationintoc-spacedef__init__(self,c1,c2,k=1,s=1,p=None

夜雨凌云·2022-03-17 07:42

从零开始的神经网络构建历程（二，用全连接前馈神经网络识别手写数字mnist）

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

Donald_Shallwing·2022-03-14 07:35

yolov5报错解决合集

报错1：Can'tgetattribute'SPPF'on解决方法：在models/common.py下加入如下代码：classSPPF(nn.Module):#SpatialPyramidPooling-Fast

HowieHwong·2022-03-13 07:18

Pytorch教程[04]torch.nn---Containers

一、模型创建步骤二、构建模型两要素三、torch.nn模块nn.Module•parameters:存储管理nn.Parameter类•modules:存储管理nn.Module类•buffers：存储管理缓冲属性

迪菲赫尔曼·2022-03-12 07:30

yolov5加入CBAM,SE,CA,ECA注意力机制，纯代码（22.3.1还更新）

CBAM注意力#classChannelAttention(nn.Module):#def__init__(self,in_planes,ratio=16):#super(ChannelAttention

调参者·2022-03-07 14:46

YOLOv5网络结构学习

我们就先从yolov5的网络结构开始讲起吧~一、Focus层Focus层的代码如下：classFocus(nn.Module):#Fo

绿柳山庄赵公子·2022-03-04 10:12

PyTorch自定义损失函数

function接口和python内建的方法importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfuncclassTripletLossFunc(nn.Module

会说话的七里香·2022-03-03 14:05

对SKnet的研究学习

1.代码部分持续更新importtorch.nnasnnimporttorchfromfunctoolsimportreduceclassSKConv(nn.Module):def__init__(self

吃小花的魔王·2022-03-03 14:04

pytorch-resnet34残差网络理解

残差模块classResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel,stride=1,dowansample=None):super

Dawn向阳而生·2022-03-02 07:32

《动手学深度学习》Task04 ：机器翻译

一、机器翻译Encoder-Decoder(可以应用在对话系统、生成式任务中)encoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出classEncoder(nn.Module):def__init

小葡萄co·2022-03-02 07:50

Resnet网络残差连接与relu顺序

classBottleneck(nn.Module):expansion=4def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None):super

xiaohanabc·2022-03-02 07:18

动手学深度学习PyTorch版--Task4、5--机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer；；卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

1.Encoder-Decoderencoder：输入到隐藏状态decoder：隐藏状态到输出classEncoder(nn.Module):def__init__(self,**kwa

华尔街的幻觉·2022-03-02 07:47

动手学深度学习——自定义层

#这个层里不含模型参数importtorchfromtorchimportnnclassCenteredLayer(nn.Module):def__init__(self,**kwargs):s

橙子吖21·2022-03-01 07:26

基于pytorch框架的lenet模型并导出ONNX格式

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')classNet(nn.Module

papaofdoudou·2022-02-25 07:19

基于pytorch和torchvision实现DeformableConv

令狐傻笑·2022-02-25 07:11

[PyTorch] Deformable Convolution示例

需要注意DeformConv的参数初始化和学习率设置importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.opsasopsclassNet(nn.Module):

东狱邪神·2022-02-25 07:41

LightGCN 代码

代码地址整体流程：构建dataset类：处理数据集，构建m_item,UserItemNet等统计量实例化LightGCN模型（继承自nn.module）：初始化embedding、设置激活函数、调用dataset

strawberry47·2022-02-23 13:37

关于convlstm

zhuanlan.zhihu.com/p/32085405https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/104728842classConvLSTMCell(nn.Module

天空城阿勇·2022-02-22 20:47

使用pytorch从头实现多层LSTM

代码如下:#自定义LSTM实现classNaiveCustomLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers=2):

枭志·2022-02-18 07:09

利用Tensorboard可视化模型、数据和训练过程

在60分钟闪电战中，我们像你展示了如何加载数据，通过为我们定义的nn.Module的子类的model提供数据，在训练集上训练模型，在测试集上测试模型。

Deep_RS·2022-02-15 11:00

注意力机制之BAM

先附程序importtorchimportmathimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassFlatten(nn.Module

gogogo123456123·2022-02-14 12:01

seq2seq attention

decoder也为RNN网络给定句子对,输入为Source=,Target=经过Encoder编码输出为C=F(x1,x2,,xn)解码过程为：yi=G(C,y1,y2,,yi-1)classSeq2Seq(nn.Module

木木xixi1997·2022-02-14 09:01

pytorch自定义loss损失函数

添加自定义的类步骤2：修改使用的loss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

·2022-02-11 13:54

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