nn.Module

CNN中的BN（伪代码讲解）

9145911.html写的很好'''本文讲解的是在CNN中的batchnormalization'''importtorchimporttorch.nnasnnimportcopyclassNet(nn.Module
WYXHAHAHA123·2019-03-27 22:42

pytorch:自定义损失函数total variation loss

TVloss的表达式如下所示：下面是在pytorch中的代码：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableclassTVLoss(nn.Module
lloyd_ljj·2019-03-27 15:55

Seq2Seq+Attention+Pytorch实现Translation

spro/practical-pytorch/blob/master/seq2seq-translation/seq2seq-translation.ipynb数据集代码解析classEncoderRNN(nn.Module
YuHsin·2019-03-26 11:40

Pytorch 查看模型参数

Pytorch搭建模型的参数,直接看程序importtorch#引入torch.nn并指定别名importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module
DaneAI·2019-03-22 17:41

Pytorch 自定义子Module .cuda() tensor失败的问题

最近在刚从tensorflow转入pytorch，对于自定义的nn.Module碰到了个问题，即使把模组modle=Model().cuda()，里面的子Module的parameter都没有被放入cuda
kiwi_Fung·2019-03-21 10:17

『PyTorch』第十四弹_torch.nn.Module类属性

nn.Module基类的构造函数：def__init__(self):self._parameters=OrderedDict()self._modules=OrderedDict()self.
genous110·2019-03-15 19:27

天气预测（CNN）

1importtorch2importtorch.nnasnn3importtorch.utils.dataasData4importnumpyasnp5importpymysql6importdatetime7importcsv8importtime91011EPOCH=10012BATCH_SIZE=50131415classMyNet(nn.Module
MARK+·2019-03-14 12:00

resnet

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResBlk(nn.Module):'''resnetblock'''def
eilot_c·2019-03-13 21:17

LeNet5

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassLenet5(nn.Module):'''forcifar10dataset
eilot_c·2019-03-13 21:18

torch alexnet

CreatedonTueMar517:24:472019@author:Admin"""importtorchimporttorch.nnasnnfromlayersimportMaskedConv2dclassNet(nn.Module
H轩轩轩轩哥哥·2019-03-11 12:29

pytorch中nn.module

nn.Module是nn
小小码农JACK·2019-03-07 23:27

PyTorch--神经网络工具箱nn

除了nn之外，我们还会介绍神经网络中常用的工具，比如优化器optim,初始化init等一.nn.Module使用autograd可实现深度学习模型，但其抽象程度较低，如果用其来实现深度学习模型，则需要编写的代码量极大
V_lq6h·2019-03-07 20:46

基于Pytorch的MLP模块实现

config.hidden_size,num_labels)替换为：self.classifier=MLP(config.hidden_size,num_labels)并且添加MLP模块：classMLP(nn.Module
黄鑫huangxin·2019-03-04 12:06

pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（微调网络，准确率提升到85%）

具体修改如下：1classResNet34(nn.Module):2def__init__(self,block)
weixin_30654583·2019-02-26 22:00

pytorch 官方文档-神经网络

神经网络的构建使用torch.nn模块.nn依赖于autograd来定义模型.一个nn.Module包含了layers和forward()向前传播方法.构造神经网络importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet
Claroja·2019-02-21 15:51

使用pytorch构建一个简单的神经网络

网络的搭建首先，我们创造一个继承于类nn.Module下的类Net，并在初始化时就定义网络的结构。
Coulson_Zhao·2019-02-14 13:53

使用pytorch构建一个简单的神经网络

网络的搭建首先，我们创造一个继承于类nn.Module下的类Net，并在初始化时就定义网络的结构。
Coulson_Zhao·2019-02-14 13:53

深度学习系列1：框架pytorch

pytorch的框架遵循张量tensor(从0.4起,Variable正式合并入Tensor)->神经网络nn.Module的层次，比tensorflow简洁很多。
IE06·2019-02-12 14:59

PyTorch使用笔记

classMLP(nn.Module):def__init__(self):super(MLP,self).__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(7
许孝发·2019-02-01 18:51

pytorch学习笔记(Tensor,Variable,nn.Module,optim)

Tensor(张量)torch.Tensor默认的是torch.FloatTensor数据类型,也可以定义我们自己想要的数据类型当然也可以创建一个全是0的空的Tensor或者取一个正态分布作为随机初始值可以像numpy一样通过索引的方式取得其中的元素,同时改变它的值除此之外可以在Tensor和numpy.ndarray之间相互转换:判断是否支持GPU,如果想把tensor放到GPU上,只要a_cu
eilot_c·2019-01-30 20:04

pytorch系列： nn.Modlue及nn.Linear 源码理解

128,20)output=m(input)output.size()out:torch.Size([128,30])刚开始看这份代码是有点迷惑的，m是类对象，而直接像函数一样调用m，m(input)重点：nn.Module
_我走路带风·2019-01-23 13:59

一组向量 和 一组向量 的attention计算，pytorch实现

classGetAttentionHiddens(nn.Module):def__init__(self,input_size,attention_hidden_size,similarity_attention
guotong1988·2019-01-16 10:58

一个向量 和 一组向量 的attention计算, pytorch实现

classBilinearSeqAttn(nn.Module):"""AbilinearattentionlayeroverasequenceXw.r.ty:*o_i=x_i'Wyforx_iinX."
guotong1988·2019-01-16 10:44

linear self attention 的pytorch实现 和使用

#ForsummarizingasetofvectorsintoasinglevectorclassLinearSelfAttn(nn.Module):"""Selfattentionoverasequence
guotong1988·2019-01-16 09:29

pytorch 加载使用部分预训练模型(pretrained model)

classNet-b(nn.Module)
Jee_King·2019-01-13 16:26

pytorch卷积神经网络的全连接层第一层参数（input_features）设置

代码如下fromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CN
o0程卓0o·2019-01-09 21:32

pytorch卷积神经网络的全连接层第一层参数（input_features）设置

代码如下fromtorchimportnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CN
o0程卓0o·2019-01-09 21:32

PyTorch 1.0 基础教程（3）：神经网络

神经网络神经网络定义网络损失函数反向更新网络权重参考神经网络神经网络可以使用torch.nn工具包创建.到现在，你已经了解过了autograd，nn依赖于autograd来定义模型，以及对模型计算内部相关张量的微分.一个nn.Module
gukedream·2019-01-08 21:18

pytorch dropout用法

dropout,为什么结果一点都没变使用F.dropout(nn.functional.dropout)的时候需要设置它的training这个状态参数与模型整体的一致.比如: ClassDropoutFC(nn.Module
ShellCollector·2019-01-06 14:27

pytorch中学习率的改变

如下我们定义一个简单的网络：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableclassnet(nn.Module):def__init
geter_CS·2019-01-05 16:30

PyTorch 深度学习:60分钟快速入门（3） ---神经网络

可以使用torch.nn包来构建神经网络.你已知道autograd包,nn包依赖autograd包来定义模型并求导.一个nn.Module包含各个层和一个faward(input)方法,该方法返回output
你说是就是·2018-12-26 16:07

Pytorch：搭建RNN方法和过程分析

、pytorch创建RNN模型和训练模型的代码importtorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariable#定义RNN模型classRNN(nn.Module
培培哥·2018-12-22 22:22

SPP: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

采用了三个卷积核大小,卷积核大小为图像大小除以1,4,16,这样就可以获得固定特征大小为1,4,16.然后将特征图累加成长度为21一维特征.最后放入fc,就解决了输入大小不一致的问题classSPPLayer(nn.Module
冰菓(笑)·2018-12-21 21:49

基于pytorh的MNIST手写体识别代码

定义卷积神经网络CNN.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super
luckyboy101·2018-12-20 15:33

pytorch框架下的Finetune 以及ResNet50 代码

coding:utf-8-*-importtorch.nnasnnimportmathimporttorch.utils.model_zooasmodel_zooclassresidual_block(nn.Module
Python_print·2018-12-19 16:53

RNN代码解释pytorch

classRNN(nn.Module):def__init_
肥宅_Sean·2018-12-18 13:02

加载resNet预训练模型

#Assumeinputrangeis[0,1]classResNet101FeatureExtractor(nn.Module):def__init__(self,use_input_norm=True
DX_ByYourself·2018-12-14 21:06

加载resNet预训练模型

#Assumeinputrangeis[0,1]classResNet101FeatureExtractor(nn.Module):def__init__(self,use_input_norm=True
DX_ByYourself·2018-12-14 21:06

加载和调用VGG19模型计算VGG_loss

1.加载代码#Assumeinputrangeis[0,1]classVGGFeatureExtractor(nn.Module):def__init__(self,feature_layer=34,use_bn
DX_ByYourself·2018-12-14 21:11

加载和调用VGG19模型计算VGG_loss

1.加载代码#Assumeinputrangeis[0,1]classVGGFeatureExtractor(nn.Module):def__init__(self,feature_layer=34,use_bn
DX_ByYourself·2018-12-14 21:11

pytorch解决鸢尾花分类

pytorch简单写一遍，pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络1importpandasaspd2importtorch.nnasnn3importtorch456classMyNet(nn.Module
MARK+·2018-12-12 16:00

pytorch搭建简单网络

7x=torch.Tensor([[0.2,0.4],[0.2,0.3],[0.3,0.4]])8y=torch.Tensor([[0.6],[0.5],[0.7]])91011classMyNet(nn.Module
MARK+·2018-12-12 11:00

pytorch保存和加载模型

例子：#DefinemodelclassTheModelClass(nn.Module):def__init__(self):super(Th
ricwonghhhh·2018-12-06 10:17

pytorch 创建网络的8种方法

importtorch.nnasnnfromtorch.nnimportConv2dfromcollectionsimportOrderedDictclassnet1(nn.Module):def__init
魇餍·2018-12-04 23:03

pytorch定义自己的新层（非官方example）

classLinear(nn.Module):def__init__(self,input_features,output_features,bias=True):super(Linear,self).
goodxin_ie·2018-12-02 02:16

[ pytorch ] ——基本使用：(5) 模型权重(参数)学习

1.查看/调用模型的权重.importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsclassMyModel(nn.Module):def__init
小恶魔oo·2018-11-18 10:59

pytorch系列12 --pytorch自定义损失函数custom loss function

本文主要内容：nn.Module和nn.Functional区别和联系自定义损失函数1.关于nn.Module与nn.Functional的区别：https://discuss.pytorch.org/
墨氲·2018-11-15 16:45

pytorch 基础系列（四）——nn.module

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。自定义层Linear必须继承nn.Module，并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数，即su
Snoopy_Dream·2018-11-14 22:00

继承nn.Module后的 init与forward函数【trian_val、vgg16、faster_rcnn、rpn】.py 学习 文件结构 大工程安排

本篇文章主要是用来学习大工程的构造，具体包括如何进行init和forward，如何层层递进，高层设置输入，传入底层的input中。从train_val.py中的初始化vgg开始，这里调用了vgg的初始化，嵌套faster_rcnn初始化，再内嵌套调用rpn初始化，调anchor_target_layer/prosal_layer的初始化。其中faster_rcnn的forward函数中，利用sel
Snoopy_Dream·2018-11-13 12:55

ResNet解析(pytorch源码)

classBasicBlock(nn.Module):
qq_652530495·2018-11-06 15:04
上一页 33 34 35 36 37 38 39 40 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他