nn.Module 第28页

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

ResNest

SE-NetclassSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super(SELayer,self).

NoneLand·2022-02-10 21:26

PyTorch 介绍 | BUILD THE NEURAL NETWORK

PyTorch的每一个module都继承自nn.Module。神经网络本身也是包含其它module（layer）的module。这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。

Deep_RS·2022-02-07 14:00

【深度学习实战】从零开始深度学习（二）：多层全连接神经网络与MNIST手写数字分类

PyTorch》PyTorch官方文档其他参考资料在文中以超链接的方式给出目录0.写在前面1.PyTorch基础1.1张量（Tensor）1.2变量（Variable）1.3数据集（Dataset）1.4模组（nn.Module

喵木木·2022-02-07 13:24

睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台

importtorchfromtorchimportnnclassSiLU(nn.Module):@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)defget_activation

·2022-01-19 18:46

人工智能学习PyTorch实现CNN卷积层及nn.Module类示例分析

目录1.CNN卷积层2.池化层3.数据批量标准化4.nn.Module类①各类函数②容器功能③参数管理④调用GPU⑤存储和加载⑥训练、测试状态切换⑦创建自己的层5.数据增强1.CNN卷积层通过nn.Conv2d可以设置卷积层，当然也有1d和3d。卷积层设置完毕，将设置好的输入数据，传给layer()，即可完成一次前向运算。也可以传给layer.forward，但不推荐。2.池化层池化层的核大小一般

·2021-11-11 17:46

对齐PyTorch，一文详解OneFlow的DataLoader实现

面向对象式的动态图接口nn.Module，熟悉PyTorch的用户可以轻松上手。“一行代码转换OneFlow与PyTorch网络”：与PyTorch对齐的算子数目增加至200+。在ResN

OneFlow深度学习框架·2021-11-05 11:05

Python Pytorch深度学习之神经网络

一个nn.Module包括层和一个方法，它会返回输出。例如：数字图片识别的网络：上图是一个简单的前回馈

·2021-10-28 13:59

【pytorch学习笔记】第四篇——神经网络

nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input)。

非晚非晚·2021-10-24 10:58

Xception for DeepLab V3+（含超详细代码注解及论文原图）

importtorchimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchimportnn#深度可分离卷积classSeparableConv2d_same(nn.Module

ZRX_GIS·2021-10-23 22:41

sepconv（Separable Convolution）代码复现

importtorch.nnasnnclassSP_conv(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel=3,stride=1

ZRX_GIS·2021-10-23 15:52

ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）代码复现

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassASPP(nn.Module):def__init__(self,in_channels

ZRX_GIS·2021-10-23 15:41

resMLP的PyTorch代码和分析

classAffine(nn.Module):def__init__(self,channel):super().__init__()self.alph

HHzdh·2021-10-18 23:10

深度学习框架量化感知训练的思考及OneFlow的一种解决方案

GiantPandaCV导语】这篇文章分享的是笔者最近在OneFlow做的一个项目，将PytorchFX移植到OneFlow之后实现了自动量化感知训练动态图模型(在Pytorch和OneFlow中都称为nn.Module

just_sort·2021-10-01 22:42

OneFlow v0.5.0 预览版发布

面向对象式的动态图接口nn.Module，熟悉PyTorch的用户可以轻松上手。“一行代码转换OneFlow与PyTorch网络”

OneFlow深度学习框架·2021-09-14 12:20

pytorch教程之网络的构建流程笔记

一个nn.Module包括很多层，forward方法返回output。一个典型的训练过程包括这么几步：1.定义一个网络结构包含一些可训练的额参数2.为数据集制定输入iterata3.通过网

·2021-09-07 14:03

【小白学习PyTorch教程】四、基于nn.Module类实现线性回归模型

大多数情况下创建一个继承自Pytorch中的nn.Module的类，这样可以使用Pytorch提供的许多高级API，而无需自己实现。

风度78·2021-08-05 11:00

PyTorch 官方教程：撸一个神经网络

PyTorch中的每个模块都是nn.module的子类。在下面的部分中，我们将构建一个神经网络来进行10种类别的分类。建立神经网络神

·2021-07-27 20:26

torch.nn——神经网络工具箱

最常见的做法是，继承nn.Module，撰写自己的网络/层。下面利用nn.Module实现自己的全连接层。输入y与输出x满足$$y=Wx+b$

镜不能鉴·2021-06-27 01:27

Pytorch-损失函数

在深度学习中要用到各种各样的损失函数（lossfunction），这些损失函数可看作是一种特殊的layer，PyTorch也将这些损失函数实现为nn.Module的子类。

残剑天下论·2021-06-26 20:16

pytorch 定义一个网络

声明一个关于网络的类importtorch.nnasnnclassNetName(nn.Module):def__init__(self):super(NetName,self).

Zeke_Wang·2021-06-26 08:36

MaskRCNN代码详解（Facebook官方Pytorch版本）（持续更新）

MaskRCNN(Facebook官网Pytorch版本)Resnet部分首先来看有FPN的Resnet是如何搭建的，我们假设所使用的模型是ResnetTop5classResNet(nn.Module

TiTiWung·2021-06-25 14:02

PyTorch实现卷积LSTM核(ConvLSTMCell)

importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasffromtorch.autogradimportVariable#DefinesomeconstantsKERNEL_SIZE=3PADDING=KERNEL_SIZE//2classConvLSTMCell(nn.Module

sixfold_yuan·2021-06-24 21:33

[Pytorch] dropout and eval()

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimporttorchvisionimporttorchvision.datasetsasdsetsfromtorchvision.transformsimporttransformsimportcv2classNet(nn.Module

力桓_7193·2021-06-24 00:28

使用 pytorch 构建一维卷积神经网络与数据集

以一维卷积神经网络为例1直接使用numpy与tensor来构建数据集1.1一维卷积神经网络结构classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).

你的优先级最高·2021-06-11 10:01

浅谈Pytorch 定义的网络结构层能否重复使用

一、网络结构一：（连续使用相同的层）1、网络结构如下所示：classCnn(nn.Module):def__init__(self):super(Cnn,self).__init_

·2021-06-09 12:49

LeNet网络参数注释

LeNet网络参数注释fromtorchimportnnclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).

白白_嫩嫩·2021-06-07 14:37

基于pytorch搭建一元线性回归模型

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinerRegression(nn.Module

白白_嫩嫩·2021-06-07 12:18

推荐频道

nn.Module