nn.Module 第30页

第三次作业：卷积神经网络 part3

一、代码练习参考同学继续完善HybridSN高光谱分类网络classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self).

EdwardBY·2020-08-15 14:00

第四次作业：卷积神经网络 part 3

1.HybridSN高光谱分类网络参考了两位同学的代码：class_num=16classHybridSN(nn.Module):def__init__(self):super(HybridSN,self

米高桑·2020-08-15 13:00

HybridSN尝试加入SENet与dropout的一些坑

尝试在HybridSN高光谱分类网络卷积层后加入SENet模块，代码如下：classSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super

Arsene_W·2020-08-14 23:00

Pytorch固定部分参数(只训练部分层)

classRESNET_attention(nn.Module):def__init__(

yy2yy99·2020-08-14 22:39

【pytorch】简单的一个模型做cifar10 分类（二）-构建复杂一点的模型

前面用的网络是pytorch官方给的一个实例网络，本文参照书本换了一个网络，如下：代码如下：classCNNnet(nn.Module):def__init__(self):super(CNNnet,self

快乐成长吧·2020-08-14 18:54

PyTorch自用笔记（第五周-实战1）

10.2Lenet-5实战10.3ResNet实战9.6Module模块1.所有网络层次类的一个父类如：nn.Linearnn.BatchNorm2dnn.Conv2d自定义类classMyLinear(nn.Module

代号06009·2020-08-14 17:05

torch.nn.Parameter理解

Pytorch官网对torch.nn.Parameter()的解释：torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。

Stoneplay26·2020-08-14 07:35

pytorch入门（3）

lstmimporttorchtextfromtorchtext.vocabimportVectorsimporttorchimportnumpyasnpimportrandomBATCH_SIZE=32EMBEDDING_SIZE=100MAX_VOCAB_SIZE=5000importtorch.nnasnnclassRNNModel(nn.Module

zjy2015302395·2020-08-14 00:10

pytorch中优化器总结

Author:XiaoMafromtorchimportnnasnnimporttorchastfromtorch.autogradimportVariableasV#定义一个LeNet网络classNet(nn.Module

fly_Xiaoma·2020-08-13 21:20

PyTorch 实现经典模型8：FCN

FCN网络结构代码classfcn(nn.Module):def__init__(self,num_classes):super(fcn,self).

JC Zhao·2020-08-13 21:56

Pytorch实现各种2d卷积

普通卷积使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)classConvBNReLU(nn.Module

Learn2Learn·2020-08-13 20:47

python call的作用，是可以将对象作为方法使用的关键分析nn.Module源码

代码举例importtorch.nnasnnclassLSTMClassifier(nn.Module):"""ThisisthesimpleRNNmodelwewillbeusingtoperformSentimentAnalysis

腾云鹏A·2020-08-13 19:21

权值初始化和与损失函数

importosimporttorchimportrandomimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtools.common_toolsimportset_seedset_seed(1)#设置随机种子classMLP(nn.Module

Major_s·2020-08-13 17:12

PyTorch 入门实战（四）——利用Torch.nn构建卷积神经网络

目录文章目录一、概念二、使用nn.Module创建一个网络框架三、利用PyTorch卷积模块填充网络框架四、自己写一个VGG-16带有BatchNorm层的网络五、总结一、概念需要声明的是构建卷积神经网络需要有一定的面向对象基础

一株草的世界·2020-08-13 17:08

Pytorch学习(4)神经网络实现MNIST数字识别

importtorchfromtorchimportnn,optimclassBatch_Net(nn.Module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden

OopsZero·2020-08-13 16:38

pytorch 卷积计算

importtorchfromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self,scale_factor,num_channels=1,d=56,s=12

后知还就那个后觉·2020-08-13 16:16

pytorch 共享参数方法

例子1：classConvNet(nn.Module):definit(self):super(ConvNet,self).init()self.conv_weight=nn.Parameter(torch.randn

genous110·2020-08-13 14:31

pytorch 实现SSD详细理解（三）loss的定义和训练

SSD的loss定义classMultiBoxLoss(nn.Module):def__init__(self,num_c

视觉盛宴·2020-08-13 13:32

Pytorch实现LSTM案例学习(1)

关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分2、训练数据的归一化3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()classLSTM(nn.Module

ch206265·2020-08-13 13:42

AlexNet模型代码整理

论文是用两块gpu并行训练的，所以图中的模型是上下两部分的，第一层卷积核的个数是48+48=96）2.模型参数3.模型代码importtorch.nnasnnimporttorchclassAlexNet(nn.Module

赵 XiaoQin·2020-08-13 13:11

PyTorch深度学习60分钟入门与实战（三）神经网络

一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,

bat67·2020-08-13 13:07

pytorch框架学习第五次作业——模型创建步骤与nn.Module

1.采用步进(Stepinto)的调试方法从创建网络模型开始（net=LeNet(classes=2)）进入到每一个被调用函数，观察net的_modules字段何时被构建并且赋值，记录其中所有进入的类与函数第一步：net=LeNet(classes=2)第二步：LeNet类，init()，super(LeNet,self).init()第三步:Module类,init()，self._constr

Aidanmomo·2020-08-13 12:17

Python深度学习基于PyTorch(6.1 视觉处理基础/卷积神经网络简介 )

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")classCNNNet(nn.Module

1_More_Step·2020-08-13 12:03

Pytorch学习第二讲：网络创建

Pytorch官网的例子是一个LeNet网络：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(

Vivianyzw·2020-08-13 12:33

PyTorch入门实战教程笔记（二十一）：卷积神经网络CNN 3

如果要实现自己的类，也必须尊重这个规则，继承与nn.Module,在初始化（init）里面完成自己要定义的逻辑，在forward()里面完成一个计算图的前向

Star·端木·2020-08-13 12:55

二维卷积神经网络的初始化为0及其他初始化方式对比

1.实验背景先介绍下实验模型，用的是Pytorch下两层卷积网络，各接BN层和ReLU层：classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self

kendyChina·2020-08-13 12:45

查看模型各层参数（Pytorch)

利用Pytorch搭建CNN网络这个实验用到的数据集是Mnist数据集，图片维度是1×28×28importtorch.nnasnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self

66bb·2020-08-13 11:01

【日常笔记】pytorch深度学习常用函数

torch.nn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。

Stella_ting·2020-08-13 11:04

focal_loss 多类别和二分类 Pytorch代码实现

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#支持多分类和二分类classFocalLoss(nn.Module

Kingslayer_·2020-08-12 14:26

Inception(Pytorch实现)

1409.4842.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassInception3(nn.Module

Mrzhang先森·2020-08-12 14:50

Python_2019-10-07_机器视觉——Pytorch——基础网络构建

一承二构三组建init的super的initforwardview构建参数输出importtorch.nnasnn#importtorch.nn.functionalasF##no_1：nn.Module

DONG_LIN_2019·2020-08-12 13:40

Darknet53 pytorch版

importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassConvolutionalLayer(nn.Module):def__init_

Alphapeople·2020-08-12 13:25

focal loss

classFocalLoss(nn.Module):#Wrapsfocallossaroundexistingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss

Alphapeople·2020-08-12 13:41

pytorch孪生网络识别面部相似度代码解读

孪生网络架构的代码片段：classSiameseNetwork(nn.Module):def__init__(self):super(SiameseNetwor

tiantiandashi·2020-08-12 12:43

AutoEncoder的PyTorch实现

而在decoder中神经元随着层数的增加逐渐变多，也就是升维的过程classAE(nn.Module):def__init__(self):super(AE,

数学家是我理想·2020-08-12 12:01

Pytorch自定义参数

Pytorch自定义参数如果想要灵活地使用模型，可能需要自定义参数，比如classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).

luputo·2020-08-12 11:29

pytorch实现Darknet53

article/details/94618405importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassConvolutionalLayer(nn.Module

CV/NLP大虾·2020-08-12 10:52

MergeLayer1的详细介绍

classMergeLayer1(nn.Module):#list_k:[[64,512,64],[128,512,128],[256,0,256]...]def__init__(self,list_k

显著性检测-Archerzjc，·2020-08-12 00:09

简单粗暴PyTorch之模型创建与nn.module

模型创建与nn.module一、模型的创建1.1构建子模块1.2拼接子模块二、nn.Module一、模型的创建模型创建的步骤：模型构建的两个要素构建子模块拼接子模块1.1构建子模块以之前上传的纸币二分类代码为例

刘大鸭·2020-08-11 15:45

NetScope：基于 prototxt 可视化模型结构

最近刚接触pytorch，VGG模型的源码如下所示：classVGG(nn.Module):def__init__(self

Houchaoqun_XMU·2020-08-11 11:44

nn.Module创建模型

目录：网络模型创建nn.Module属性1、网络模型创建使用nn.ModuleLeNet网络模型结构：nn.Module总结一个module可以包含多个子module；一个module相当于一个运算，必须实现

不读书能干嘛？·2020-08-11 04:16

pytorch中nn.functional()学习总结

nn.functional中的函数与nn.Module()的区别是：nn.Module实现的层（layer）是一个特殊的类，都是由classLayer(nn.Module)定义，会自动提取可学习的参数nn.functional

fly_Xiaoma·2020-08-11 04:32

3.0 神经网络 - PyTorch学习笔记

一个nn.Module包含了层，和一个forward(input)来返回output。以典型LetNet-5网络举例：这是一个简单的前馈（feed-forward）网络。

Jichao Zhao·2020-08-11 04:30

【one way的pytorch学习笔记】(五)构建基础神经网络LeNet

基础LeNet定义网络importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(self

One__Way·2020-08-11 04:17

PyTorch从入门到实践 | (4) 神经网络工具箱nn

在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰

CoreJT·2020-08-11 04:19

一、pytorch学习笔记之简单分类器的构建

relu-->pool-->conv2-->relu-->pool-->view()-->fc1-->relu-->fc2-->relu-->f3pytorch中神经网络的一般形式:classNet(nn.Module

Traviscxy·2020-08-11 03:39

Conv2d卷积层到Linear全连接层之间的变换——解决方法2（核心）

self.fc1=nn.Linear(16*5*5,120)运行时报错：RuntimeError:shape'[-1,1024]'isinvalidforinputofsize512classLeNet(nn.Module

星月夜语·2020-08-11 03:47

PyTorch入门教程1.3 - 神经网络

一个nn.Module包含层(layers)，和一个方法forward(input)(方法返回output)。例如，来看一下这个用来分类数字图像的网络：这是一个简单的前馈网络。

LiveAn·2020-08-11 02:17

【Pytorch 学习笔记（三）】：NN相关

一个nn.Module包括不同的层和用来返回输出的方法forward(input)。例如

2018k·2020-08-11 02:20

BiTraP：Bi-directional Pedestrian Trajectory Prediction with Multi-modal Goal Estimation

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#先验网络classPrior(nn.Module):def__init__(self,

coolsunxu·2020-08-10 15:31

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