nn.Module

PyTorch学习之路：Logistic回归

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt#逻辑回归模型classLogisticRegression(nn.Module
浩比浩比·2020-08-03 10:11

【PyTorch学习笔记】20：使用nn.Module类及其周边

关于nn.Module在PyTorch中nn.Module类是用于定义网络中前向结构的父类，当要定义自己的网络结构时就要继承这个类。
LauZyHou·2020-08-03 10:12

pytorch模型加速

nn.Module中的half()方法将模型中的float32转化为floa
wanghua609·2020-08-03 07:32

Pytorch实现FPN及FCOS，附有详细注释！

FPNclassFPN(nn.Module):def__init__(self,block,layers):super(FPN,self).
Jeremy_lf·2020-08-02 16:57

pytorch 网络参数初始化

知识点1、以循环的方式给layer初始化知识点2、nn.Module中.children()与.modules()的区别知识点1（重点）以循环的方式给layer初始化，重点是一下代码，记住forlayerinnet1
JChowCUG·2020-08-02 16:37

Pytorch nn.Module模块详解

nn.Module是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法。如何定义自己的网络：需要继承nn.Module类，并实现forward方法。
Vic_Hao·2020-08-02 14:44

Pytorch 继承nn.Module定义MLP

Pytorch定义网络结构可以对网络中的参数w和b进行手动定义的，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。
洪流之源·2020-08-02 14:55

pytorch 卷积层到全连接层的参数个数

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableclassAlexNet(nn.Module):def__init__(self)
thinkpad1234567890·2020-08-02 14:30

pytorch继承nn.Module类定义模型

在pytorch中，最常用于定义模型的方法是继承nn.Module类后重载__init__()和forward函数。部分疑问记录：1.为什么重载forward函数后可以直接使用net(x)调用？
Fron Suk·2020-08-02 12:37

【PyTorch学习笔记】一、两个全连接层的感知机实现（损失函数及优化器的使用）

demo1importtorchfromtorchimportnn#全连接类classLinear(nn.Module):def__init__(self,in_dim,out_dim):super(Linear
秦乐乐·2020-08-02 12:47

【PyTorch学习笔记】12：继承nn.Module定义MLP,使用GPU加速

继承nn.Module定义MLP上一节学习写LR多分类的时候，网络中的参数w和b都是自己手动定义的（而且w的shape是[输出,输入]），对深度学习框架来说其实没必要那么麻烦，可以直接用现成的定义层的方式来定义
LauZyHou·2020-08-02 12:56

Pytorch：搭建CNN模型的基本架构

importtorch.nnasnn#搭建CNN模型classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).
宁静致远*·2020-08-01 05:43

pytorch + visdom 应用神经网络、CNN 处理手写字体分类

运行环境系统：win10cpu：i7-6700HQgpu：gtx965mpython:3.6pytorch：0.3普通神经网络classNueralnetwork(nn.Module):def__init
泛泛之素·2020-08-01 01:45

pytorch创建网络的一种错误（gan网络无法学习的一种可能性）

也是抱着怀疑的试一试的态度，发现问题所在了：我在构建网络的时候，因为网络在向前推进的过程中会出现维度我没考虑到的情况，所以我在forward()这个函数里面加了网络来向前推进，类似下面这种：classGenerate(nn.Module
雅痞匪徒(Nike)·2020-07-30 06:56

关于pytorch中关于nn.module的type问题。

RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.DoubleTensor)andweighttype(torch.cuda.FloatTensor)shouldbethesame.如题所示的错误为input的type时double的而weight的type时float的(weight的type在pytorch中默认为float)，因此遇到这种问题一般有两种解决方案1.将inpu
深度瞎学·2020-07-28 22:47

pytorch的nn.module中input的四个维度含义以及实现各种操作

在使用pytorch的nn.module的时候从使用说明上可以知道其标准输入为[B,C,H,W]，其具体含义是：B-batchsize，例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64
深度瞎学·2020-07-28 22:47

Pytorch学习记录-使用Pytorch进行深度学习，60分钟闪电战03

一个nn.Module包括了层和一个forwa
我的昵称违规了·2020-07-28 13:13

kaggle入门（1）：手写字符识别0.99575（top12%-2020/7/2）

给的训练集：42000张图，用于提交的测试图28000张；2）递进提交记录第一次：0.98682(top50%)网络：原生Lenet5数据：随机分配0.1比例的验证集，无数据增广classLenet(nn.Module
长大了的暗·2020-07-28 05:48

PyTorch Tutorials 3 Neural Networks

一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如：它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。
aliexie2869·2020-07-27 18:07

pytorch实现VGG16网络

importtorchimporttorch.nnasnnclassVGG16(nn.Module):def__init__(self,nums):super(VGG16,self).
嘻哈过路人·2020-07-27 17:00

LeNet-5中Params与MAC计算

先给出LeNet-5网络的代码实现（基于PyTorch）classLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(LeNet,self).
喝咖啡的金Jario·2020-07-27 17:59

nn.Module类详解

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(
jk英菲尼迪·2020-07-22 17:12

GAN 入门（PyTorch1.0版）

Generator从随机数组中产生图片，利用全连接产生有序数组，可以转换为图片以下是代码classGenerator(nn.Module):def__init__(self):super(Generator
fine_0007·2020-07-15 22:21

pytorch中Module模块中named_parameters函数

函数named_parameters()，返回各层中参数名称和数据classMLP(nn.Module):def__init__(self):super(MLP,self).
小白827·2020-07-14 17:26

实例化了一个对象后直接把这个对象当作一个函数调用 直接调用forward() 解决一个问题

最近正在看PyTorch，在PyTorch里看到了一种写法感觉很酷，但有点疑惑，遂来请教，感谢各位大佬答疑在创建PyTorch的模型时会定义一个class，这里是我抄来的代码：classEncoder(nn.Module
南方五宿放眼观_犹如潇湘黛未施·2020-07-14 15:01

pytorch实现神经网络常见model（LeNet，GoogLeNet，AlexNet，VggNet）

神经网络常见model的实现lenet输入大小为32x32classLenetNet(nn.Module):def__init__(self):super(LenetNet,self).
朴素.无恙·2020-07-13 19:31

利用pytorch搭建lenet网络，并利用mnist数据集进行训练测试

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsclassLeNet(nn.Module
苏苏shuai·2020-07-13 10:56

PyTorch模型转换为TorchScript格式

要想将训练好模型迁移到手机上使用，需要将模型转化为TorchScript，它是PyTorch模型（子类nn.Module）的中间表示，可以在高性能环境（例如C++）中运行。
WellTung_666·2020-07-13 01:40

Pytorch入门学习（三）：Neural Networks

autograd包有了一个基本的认识,现在来学习一下实现神经网络的包torch.nn.torch.nn是用来构建神经网络的.nn包内部通过调用autograd包来实现神经网络模块的定义及梯度的计算等等.nn.Module
与阳光共进早餐·2020-07-12 21:49

PyTorch官方教程 - Getting Started - 60分钟快速入门 - 神经网络

NEURALNETWORKS每个nn.Module需包含网络结构和forward(input)方法。
K5niper·2020-07-12 19:42

使用pytorch神经网络时报错TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given的可能原因和分析

神经网络构建的开头部分：classAutoEncoder(nn.Module):def__init__(self):super(AutoEncoder,self).
York1996·2020-07-12 18:36

pytorch 构建神经网络 逻辑

形如这种ClassNet(nn.Module):def__init__(self):super().
xkx_07_10·2020-07-12 17:10

图注意力网络GAT

fromdgl.nn.pytorchimportGATConvimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassGATLayer(nn.Module
amorfatilily·2020-07-12 11:02

pytorch实现attention机制，并可视化

模型classSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,hidden_dim):super().
uhauha2929·2020-07-12 04:38

pytorch中加入注意力机制（CBAM），以ResNet为例

第一步：找到ResNet源代码在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制通道注意力机制classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_planes
Hinton-wu·2020-07-11 18:27

self-attention代码

最近看论文涉及到了self-attention，随即去网上找了一下程序，留着后边用classSelf_Attn(nn.Module):"""SelfattentionLayer"""def__init_
若比达法则·2020-07-11 18:13

Faster R-CNN代码详解

代码框架FasterRCNN-->GeneralizedRCNN-->nn.ModuleGeneralizedRCNNclassGeneralizedRCNN(nn.Module):def__init_
water&12·2020-07-11 16:07

pytorch 卷积权重形状

utf-8-*-importargparseimportosimportcopyimporttorchfromtorchimportnnimportnumpyasnpimportmathclassCNN(nn.Module
后知还就那个后觉·2020-07-11 13:33

pytorch 卷积结构和numel()函数

fromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self,num_channels=1,d=56,s=12,m=4):super(CNN,self).
后知还就那个后觉·2020-07-11 13:33

pytorch 神经网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(
后知还就那个后觉·2020-07-11 13:33

UNet代码详解

代码详解第一步，还是加载一些库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF创建一个卷积Block类classUNetConvBlock(nn.Module
Bungehurst·2020-07-11 12:59

nn.Sequential和nn.Module区别与选择

一、nn.Sequentialtorch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。另外，也可以传入一个有序模块。为了更容易理解，官方给出了一些案例：#Sequential使用实例model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU())#Se
江南蜡笔小新·2020-07-11 06:50

BERT代码实现及解读

注意力机制系列可以参考前面的一文：注意力机制及其理解TransformerBlockBERT中的点积注意力模型公式：代码：classAttention(nn.Module):"""ScaledDotProductAttention
chenwu9745·2020-07-11 03:45

AlexNet(Pytorch实现)

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks网络结构图:Pytorch代码实现:importtorch.nnasnnclassAlexNet(nn.Module
Mrzhang先森·2020-07-10 14:45

使用pytorch实现crnn

pytorch实现的ctc，不再使用百度开源的warpctc，主要原因是本人使用Windows来开发调试，编译warpctc貌似很麻烦；crnn网络实现代码：classBidirectionalLSTM(nn.Module
wzw12315·2020-07-10 12:40

使用 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution) 改造CRNN网络

深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)能够使得网络的参数大幅度减少，本文拟在改造CRNN，看看参数量的变化情况：改造前crnn网络的cnn部分网络代码：classCNN0(nn.Module
wzw12315·2020-07-10 12:40

Pytorch入门教程（十）：ResNet图片分类实战

1.基本ResNet单元：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResnet(nn.Module):def__init
王氏小明·2020-07-10 10:25

Pytorch中：定义网络层的时候出现TypeError:'tuple' object is not callable

pytorch中定义网络车呢给的时候，将定义的网络层转变成元组解决方法：采用逐层定义网络而不是nn.sequential()进行定义，则需要把每一层定义后不添加逗号逐层定义如下：classmodule(nn.Module
Kris-Allen·2020-07-10 10:34

街景字符编码识别赛事Task03

将其中的池化层的属性从平均池化层修改为了自适应池化层再将最后的全连接修改了因为此次分类的种类数是11所以全连接层的输出个数是11classSVHN_Model1(nn.Module):def__init
weixin_41948788·2020-07-10 10:57

Pytorch中什么时候调用forward()函数

importtorchfromtorchimportnnclassMLP(nn.Module)
good good study·2020-07-10 09:06
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