nn.Module

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

pytorch 中resnet如何快速加载官方提供的预训练模型

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchvisionimportmodelsclassbase_resnet(nn.Module
Tchunren·2020-07-10 03:08

pytorch 如何在改变基础网络之后使用预训练模型

1.在原有backbone中增加层并载入pretrainedmodelclassResNet(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000
小小小绿叶·2020-07-09 19:49

关于layers = list(model.main.children())

Encoder的代码为：classEncoder(nn.Module):#输入图片的大小isize、噪声的维度nz=100、输入图片的通道nc
JianzhuWang·2020-07-09 18:01

图像识别：常用的attention代码

github.com/Amanbhandula/AlphaPose/blob/master/train_sppe/src/models/layers/SE_module.pyclassSELayer(nn.Module
dgi_ace·2020-07-09 16:10

CNN分类网络之：Lenet

数据集格式如下，data内存放自己的数据，每个类别放到一个文件夹中，文件夹名称为类别标签如下图1.网络搭建importtorchimporttorch.nnasnnclassLenet(nn.Module
不你不想·2020-07-09 12:09

提取图像中直线的直线方程的神经网络

这类的网络后面可以用在功能更复杂的网络中网络classNet(nn.Module):def__init__(s
ziliwangmoe·2020-07-09 06:28

pytorch JIT浅解析

它是Torch的nn.Module的类似物，代表整个模型作为子模块树。与普通模块一样，ScriptModule中的每个单独模块都可以包含子模块，参数和方法。
丶Shining·2020-07-09 02:55

Pytorch MobileNet代码

代码部分classMobileNet(nn.Module):def__init__(self)
桃汽宝·2020-07-08 22:50

MobileNet V1代码pytorch

结构图如下：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf代码如下：https://github.com/marvis/pytorch-mobilenetclassNet(nn.Module
别说话写代码·2020-07-07 20:00

Pytorch模型(2)——N-gram CNN

缺陷在于无法捕捉长距离的句子依赖，而且Transformer也可以并行去训练，我们可以将N-gramCNN+maxpooling视为一种基于显著性注意力的语义EncoderModelclassCNNEncoder(nn.Module
某热心知名群众·2020-07-07 17:15

pytorch下利用RNN实现mnist数据集的分类 简易代码

rnntimestep/imageheightINPUT_SIZE=28#rnninputsize/imagewidthLR=0.01DOWNLOAD_MNIST=FalseRNN模型搭建：classRNN(nn.Module
melo4·2020-07-07 04:14

opencv调用pytorch训练好的模型

加载文件必须包含带有导入网络的序列化nn.Module对象，尝试从序列化数据中消除自定义对象，以避免导入错误。
Json111·2020-07-06 22:15

Pytorch——基于DataParallel单机多GPU并行之batch normalization

importtorch.nnasnnimporttorchimportosimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self
Ghy817920·2020-07-06 21:12

对pytorch中nn.Linear()的理解

1.nn.Linear源码解读先看一下Linear类的实现：源码地址Linear继承于nn.Module,内部函数主要有__init__，reset_parameters,forward和extra_repr
Tiám青年·2020-07-06 09:52

如何进行一个简单的图编识别

进行此工程之前，我们需要有足够多的图编数据集1.先编写如下的网络结构，取特征、特征分析，结果importtorch.nnasnnclassCNNet(nn.Module):def__init__(self
是丁家雄啊·2020-07-06 05:28

nn.Module之激活函数

最常用的ReLU函数relu=nn.ReLU(inplace=True)input=t.randn(2,3)print(input)output=relu(input)print(output)out：tensor([[-0.1881,-0.0310,-1.4321],[-0.8111,0.1544,0.2727]])tensor([[0.0000,0.0000,0.0000],[0.0000,0
WeiXy+·2020-07-06 05:38

pytorch之分组卷积

classConv(nn.Module):def__init__(self,in_ch,out_ch,groups):super(Conv,self).
张先生-您好·2020-07-06 01:05

深度学习--新的激活函数Mish

importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassMish(nn.Module):'''Appliesthemishfunctionelement-wise
风可。·2020-07-05 17:42

2 神经网络工具箱nn

1.实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module,撰写自己的网络层。下面将介绍如何使用nn.Module实现自己的全连接层。全连接层，又称仿射层，输入y和x满足y=Wx+b,W,b是可学习参数。
smiling614·2020-07-05 12:31

Dilated Residual Networks

完整代码请见:https://github.com/fyu/drnclassDRN(nn.Module):def__init__(self,block,layers,num_classes=1000,channels
seamanj·2020-07-05 11:29

【pytorch】Mish激活函数

*-importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfrommatplotlibimportpyplotaspltclassMish(nn.Module
风泽茹岚·2020-07-04 23:39

RPNhead类代码解释

classRPNHead(nn.Module):"""NetworkheadofRPN.
_呀·2020-07-04 08:23

pytorch-3.Tutorials-Learning Pytorch-Deep Learning with PyTorch:WHAT IS TORCH.NN REALLY?

Neuralnetfromscratch(notorch.nn)从无到有神经网络(不用torch.nn)3.Usingtorch.nn.functional4.Refactorusingnn.Module用nn.Module
xianglingliwei·2020-07-04 06:12

pytorch(二) 自定义神经网络模型

一、nn.Modules我们可以定义一个模型，这个模型继承自nn.Module类。如果需要定义一个比Sequential模型更加复杂的模型，就需要定义nn.Module模型。
木叶流云·2020-07-03 15:00

NLP系列——文本分类

目录1.TextCNN2.TextRNN3.TextRNN+Attention4.TextRCNNModel(nn.Module):def__init__(self,config):super(Model
qq_27668313·2020-07-02 17:10

如何使用Pytorch冻结你不想要其参数被改变的层

#---------------------------modeldefine------------------------------------#classYourModel(nn.Module)
无人不智能，机器不学习·2020-07-02 15:23

Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing部分解释

这个部分是：StrippoolingModule（SPM）SPM可以看做是一个Bottleneck部分，类似于residuleclassSPBlock(nn.Module):def__init__(self
zouxiaolv·2020-06-30 19:38
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