nn.Module

动态导入模块，加载预训练模型，nn.Sequential函数里面必须是a Module subclass，不能是一个列表或者是其他的迭代器、生成器，虽然这里面包含了Module的子类

，直接打印该网络就可以：print（sequence）如果RES是一个model也可以直接打印来查看里面的结果：print(RES)classRES(nn.Module):def__init__(self
一只tobey·2020-08-19 06:02

resnet.py代码阅读记录

classResNet(nn.Module):首先定义了类ResNet，继承了nn.Module模块。
Trizzz·2020-08-19 05:42

卷积神经网络（二）Alexnet Pytorch实现

网络结构模型相比于Lenet5,它的结构更深，还加入了激活函数Relu()函数（仔细度代码就会发现）2.网络模型搭建Pytorchimporttorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet(nn.Module
行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

卷积神经网络（一） Lenet Pytorch实现

pytorch看着结构图应该就可以搭建出来了1.lenet网络结构图2.lenet模型代码实现importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet(nn.Module
行走的鸭蛋·2020-08-19 05:40

Pytorch中二维卷积nn.Conv2d的理解

kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)例子以MNIST数据集手写数字识别为例，网络定义如下：classConvNet(nn.Module
#追风筝的人#·2020-08-19 05:07

常用的计算向量相似度的函数(pytorch版本)

例如Cosine,BiLinear,TriLinear,Muiltihead等importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassCosineSimilarity(nn.Module
雪糕好吃的咧·2020-08-19 05:57

pytorch中的model.eval()和BN层

classConvNet(nn.module):def__init__(self,num_class=10):super(ConvNet,self).
weixin_30684743·2020-08-19 04:10

pytorch在不同的层使用不同的学习率

在不同的层使用不同的学习率有时候我们希望某些层的学习率与整个网络有些差别，这里我简单介绍一下在pytorch里如何设置，方法略麻烦，如果有更好的方法，请务必教我：首先我们定义一个网络：classnet(nn.Module
BinWang-cvlab·2020-08-19 04:43

【pytorch】模型的搭建保存加载

下面，以LeNet为例：classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self
tfygg·2020-08-19 04:58

Pytorch相似度计算

下面就是计算余弦相似度的公式：importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassConineSimilarity(nn.Module):defforward(self
永远的小白虾·2020-08-19 03:47

从头学pytorch：模型构造

nn.Modulenn.Module是pytorch中提供的一个类,是所有神经网络模块的基类.我们自定义的模块要继承这个基类.importtorchfromtorchimportnnclassMLP(nn.Module
jx69693678nab·2020-08-19 02:15

PyTorch神经网络中可学习的参数——CNN权重 | PyTorch系列（十五）

classNetwork(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=
flyfor2013·2020-08-19 01:42

pytorch实现CNN网络---mnist实例

CNN网络代码实现，使用LeNet-5,详情参考文章网络解析（一）：LeNet-5详解cnn.pyfromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self
chenf0·2020-08-19 01:10

深度学习与Pytorch入门实战（六）定义MLP&GPU加速&测试【数字识别实例】

笔记摘抄Pytorch定义网络结构识别手写数字，可以对网络中的参数w和b进行手动定义的(参考上一节)也可以直接用nn.Linear定义层的方式来定义更加方便的方式是直接继承nn.Module来定义自己的网络结构
Douzi1024·2020-08-19 01:35

卷积神经网络（四）Resnet网络pytorch实现

需要下采样，下采样之后再相加3.resnet参数结构4.具有代表性的残差块前面是34-的，后面是50+的5.具体代码实现5.1先定义适合Resnet34的基础卷积块#18，34classBasicBlock(nn.Module
行走的鸭蛋·2020-08-19 00:29

实战PyTorch（二+）：宝可梦自定义数据集之迁移学习

DefineforwardgraphclassResBlk(nn.Module):def__init__(self,ch_in
sleepinghm·2020-08-19 00:00

初始PyTorch（六+）：ResNet18的网络结构

classResBlk(nn.Module):def__init__(self,ch_in,ch_out,stride=1):super(ResBlk,self).__init__()'
sleepinghm·2020-08-19 00:00

nn.BatchNorm2d()函数，BasicConv2d()

目录1*1卷积的作用nn.BatchNorm2d()函数作用参数nn.Conv2dnn.ConvTranspose2dBasicConv2d()代码讲解：classBasicConv2d(nn.Module
一个双子座的洁宝·2020-08-19 00:49

深度学习与Pytorch入门实战（十二）实现ResNet-18并在Cifar-10数据集上进行验证

ResNet图解nn.Module详解1.Pytorch上搭建ResNet-181.1ResNetblock子模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResBlk
Douzi1024·2020-08-19 00:59

神经网络架构PYTORCH－前馈神经网络

首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧．为了方便理解，我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例：一个前馈神经网络的源码和注释如下：比较简单，这里就不多介绍了．1classNeuralNet(nn.Module
weixin_30752699·2020-08-18 17:15

Pytorch笔记3 :nn.model（）类

主要有四个模块nn.Parameter:一个张量的子类，用于表示可学习的参数w，bnn.Module：网络层的基类，用于管理网络的属性，LeNet是一个module类，LeNet的子模块例如conv2，也是一个nn.module
一看就会，上手就废·2020-08-18 12:47

Torch目标追踪（检测部分--模型构造）

Darknet上一篇的基本单元构造函数中，路由层和检测层曾经出现过EmptyLayer和DetectionLayer这些都在此篇解释Darknet差不多就是yolo的主体结构了classDarknet(nn.Module
czkjmohzy·2020-08-17 17:11

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__
鹊踏枝-码农·2020-08-17 15:51

常见的卷积神经网络

2层卷积、2层池化、3层全连接classLenet(nn.Module):def__init__(self):super(Lenet,self).
sddpltwanqiu·2020-08-17 14:05

彻底搞懂ResNet50

classBottleneck(nn.Module):
小小糯米呀·2020-08-17 14:54

pytorch实现训练Cifar10

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.optimasoptimimporttorchclassLeNet(nn.Module
小小程序天·2020-08-17 14:21

Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（ShuffleNet）

ShuffleNet网络结构编程实现：#defineshuffleblockclassShuffleBlock(nn.Module):def__init__(self,groups):super(Shuf
qq_37172182·2020-08-17 14:15

pytorch 中的view 参数使用方法

classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).
skyfengye·2020-08-17 13:22

【PyTorch】PyTorch搭建基础VGG16网络

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariablecfg={'vgg16':[64,64,'M',128,128,'M',256,256,256,'M',512,512,512,'M',512,512,512,'M']}classVGG16(nn.Module
颜丑文良777·2020-08-17 12:19

Pytorch实例----CAFAR10数据集分类（ResNet）

ResNet网络结构编程实现：#createresidualblockclassResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,inchannel,outchannel
qq_37172182·2020-08-17 10:58

pytorch灵活搭建神经网络

1.初始化模型还是要继承nn.Module，在初试化的时候通过config将模型参数传入，然后将模型参数放入定义的nn.ParameterList()中。
yaoxunji·2020-08-17 04:31

VGG系列(Pytorch实现)

VERYDEEPCONVOLUTIONANETWORKFOLARGE-SCALIMAGRECOGNITION下载地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:importtorch.nnasnnimportmathclassVGG(nn.Module
weixin_30757793·2020-08-17 03:16

pytorch 中的重要模块化接口nn.Module

torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口，nn构建于autgrad之上，可以用来定义和运行神经网络nn.Module是nn中重要的类，包含网络各层的定义，以及forward方法对于自己定义的网络
weixin_30674525·2020-08-16 15:43

pytorch 训练数据以及测试 全部代码(7) 网络

ASPP网络classASPP_module(nn.Module):def__init__(self,inplanes,planes,rate):passdefforward(self,x):passdef_init_weight
一只tobey·2020-08-16 10:20

pytorch应用（三）参数初始化

１．代码中如何进行参数初始化参数初始化可以在网络结构设计时进行，例如classAlexNet(nn.Module):def__init__(self):super(AlexNet,self).
陌生的天花板·2020-08-16 09:07

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

://www.jianshu.com/p/762203a2ecde####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·2020-08-16 08:42

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_
idotc·2020-08-16 07:45

pytorch 训练数据以及测试 全部代码(6) 网络

Bottleneck,[3,4,23,3],os,pretrained=pretrained)nInputChannels=3，os=16，其中Bottleneck是一个网络：classBottleneck(nn.Module
一只tobey·2020-08-16 04:43

pytorch学习笔记（七）：pytorch hook 和 关于pytorch backward过程的理解

pytorch的hook机制在看pytorch官方文档的时候，发现在nn.Module部分和Variable部分均有hook的身影。感到很神奇，因为在使用tensorflow的时候没有碰到过这个词。
ke1th·2020-08-16 02:53

pytorch显存越来越多的一个潜在原因-- 这个函数还没有在torch.cuda.Tensor中定义

最近在用pytorch跑实验，有如下操作需要用到:（pytorch版本为0.3.1）classSpatialFilter(nn.Module):   def__init__(self,mode=True
csliudh·2020-08-16 00:06

Pytorch中针对不同层的weight和bias设置不同的学习率

(比如convolutionallayer,linearlayer等)或者不同层的weght和bias设置不同的学习率，针对这个问题，我们有以下几种方式解决：以5层卷积的模型为例：classNet5(nn.Module
凤舞九天cw·2020-08-16 00:01

pytorch使用自定义网络

1、定义网络结构importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model
linux_zzw·2020-08-15 23:54

Pytorch学习-模型层layers

它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。
Zzz_啥都不会·2020-08-15 22:10

pytorch用法

在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰写自己的网络/层。定义自已的网络：torch.nn.Module类是PyTorch中用于表示多层网络的。
lalalagjl·2020-08-15 21:18

第四周：卷积神经网络 part3

代码练习HybridSN高光谱分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).
木子w·2020-08-15 19:00

HybridSN+2D SENet

1、在HybridSN模块中添加注意力机制：class_num=16rate=16#SENet论文中建议rate=sqrt(256)=16classHybridSN(nn.Module):def__init
__justry·2020-08-15 19:00

第二次作业：卷积神经网络 part 3

一、代码练习1.HybridSNclass_num=16classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).
fmz626·2020-08-15 18:00

第二次作业：卷积神经网络 part 3

代码练习：完善HybridSN高光谱分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self,stride=1):super(HybridSN,self).
Life9706·2020-08-15 18:00

HybridSN 高光谱分类网络的优化

1.HybridSNclassHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).
Recruited·2020-08-15 18:00

【2020暑假学习】第四次作业：卷积神经网络 part3

第四次作业：卷积神经网络part3【第一部分】代码练习1.HybridSN高光谱分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN
薄暮·2020-08-15 15:00
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