nn.Module 第6页

代码阅读-deformable DETR （五）

classSetCriterion(nn.Module):"""ThisclasscomputesthelossforDETR.Theprocesshappensintwosteps:1)wecomputehungarianassignmentbetweengroundtruthboxesandtheoutputsofthemodel2

熙熙江湖·2023-09-20 20:49

def __apply()方法详解

1.classBaseModel(nn.Module)类中的_apply方法：def_apply(self,fn):#Applyto(),cpu(),cuda(),half()tomodeltensorsthatarenotparametersorregisteredbuffersself

。七十二。·2023-09-20 14:40

基于GAN实现MNIST图片生成-----Pytorch版

判别器：classDiscriminator(nn.Module):def

追梦少年ML·2023-09-20 07:05

PyG-GCN-Cora(在Cora数据集上应用GCN做节点分类)

model.pyimporttorch.nnasnnfromtorch_geometric.nnimportGCNConvimporttorch.nn.functionalasFclassgcn_cls(nn.Module

yscript·2023-09-19 22:50

PyG-GAT-Cora(在Cora数据集上应用GAT做节点分类)

model.pyimporttorch.nnasnnfromtorch_geometric.nnimportGATConvimporttorch.nn.functionalasFclassgat_cls(nn.Module

yscript·2023-09-19 22:15

【笔记】pytorch 中学习率调整函数（手动定义一个学习率衰减函数）： torch.optim.lr_scheduler ...

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optim.lr_schedulerimportLambdaLRimportitertoolsinitial_lr=0.1classmodel(nn.Module

程序猿的探索之路·2023-09-19 09:54

Pytorch-MLP-CIFAR10

参数设置注意事项运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassMLP_cls(nn.Module

yscript·2023-09-19 05:13

Pytorch-CNN-CIFAR10

model.pymain.py运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassCNN_cls(nn.Module

yscript·2023-09-19 05:41

6-1 pytorch中构建模型的3种方法

可以使用以下3种方式构建模型：1，继承nn.Module基类构建自定义模型。2，使用nn.Sequential按层顺序构建模型。

hxh207·2023-09-19 02:38

cnn识别mnist、Fashion-MNIST(pytorch)

importtorch,torchvisionimporttorch.nnasnn#定义模型classCNNMnist(nn.Module):def__

圣诞节不感冒·2023-09-18 09:28

Pytorch-CNN-Mnist

文章目录model.pymain.py网络设置注意事项及改进运行截图model.pyimporttorch.nnasnnclassCNN_cls(nn.Module):def__init__(self,

yscript·2023-09-18 09:55

4-3 nn.functional和nn.Module

一，nn.functional和nn.Module前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。

hxh207·2023-09-17 23:43

5-2 Pytorch中的模型层layers

它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。

hxh207·2023-09-17 23:11

Pytorch-MLP-Mnist

不变关于数据下载关于输出格式运行图model.pyimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nn.initasinitclassMLP_cls(nn.Module

yscript·2023-09-17 21:36

构建模型三要素与权重初始化

学习过程中的好文，谨防失效，转载自博客园，结合此篇看1、模型三要素三要素其实很简单：必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module。

梦在黎明破晓时啊·2023-09-17 12:32

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层

5.4.1不带参数的层importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnclassCenteredLayer(nn.Module):def_

AncilunKiang·2023-09-17 09:13

2019-08-12 PyTorch 入门笔记 2 简易神经网络搭建与训练

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#构建神经网络卷积核，映射函数，前向传播classNet(nn.Module

HenryQIU·2023-09-16 20:32

第五章：PyTorch模型定义

torch.nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，可以继承它来定义我们想要的模型pytorch模型定义包括两个主要部分：各部分的初始化（init)；数据流向定义（forward）基于nn.Module

把月亮据给你·2023-09-16 16:56

如何为模型不同层设置不同的学习率？

一、模型举例classModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(self,Model).

云隐雾匿·2023-09-16 14:33

Pytorch实现RNN预测模型并使用C++相应的ONNX模型推理

Pytorch实现RNN模型代码importtorchimporttorch.nnasnnclassRNN(nn.Module):def__init__(self,seq_len,input_size,

wydxry·2023-09-16 07:27

Pytorch实现LSTM预测模型并使用C++相应的ONNX模型推理

Pytorch实现RNN模型代码importtorchimporttorch.nnasnnclassLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size

wydxry·2023-09-16 07:53

Pytorch学习整理笔记（一）

文章目录数据处理DatasetTensorboard使用Transformstorchvision数据集使用DataLoader使用nn.Module的使用神经网络数据处理Dataset主要是对Dataset

高朗·2023-09-15 03:24

一个基本的BERT模型框架

importtorchimporttorch.nnasnn#BERTModelclassBERTModel(nn.Module):def__init__(s

天一生水water·2023-09-14 22:28

有关卷积的认识(python)

上大三之后做项目终于有了个机会来认识这个东西，下面主要用代码和注释来记录卷积到底是个什么操作#卷积使用示例importtorchfromtorchimportnn"""使用神经网络大致框架：写一个class继承nn.Module

楚江_wog1st·2023-09-14 04:07

FM模型的例子

importtorchimporttorch.nnasnn#定义因子分解机（FactorizationMachine）模型类classFM(nn.Module):def__init__(self,dim

羊驼养殖户·2023-09-13 13:00

YOLOv5 加入SE注意力机制

步骤1：在common.py中添加SE模块classSE(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,r=16):super(SE,self).

我变成了柴犬·2023-09-13 06:25

Pytorch——查找、替换module相关操作

nn.Module类可用操作1.model.named_parameters()#遍历模型的所有参数并打印它们的名称和形状forname,paraminmodel.named_parameters():

Irving.Gao·2023-09-12 09:27

Yolov5-7.0图像分类算法修改Resnet18/50主干网络流程

算法的目标检测网络进行修改主干网络，我最近在尝试图像分类算法，流程如下：以resnet50为例1、打开models下的common.py文件，添加下面的代码：'''模型：resnet50'''classresnet501(nn.Module

-MAX-MAX-·2023-09-12 06:39

注意力机制讲解与代码解析

importtorchimporttorch.nnasnnclassSELayer(nn.Module

CVplayer111·2023-09-11 07:09

对于pytorch和对应pytorch网站的探索

:适合PyTorch小白的官网教程：LearningPyTorchWithExamples-知乎(zhihu.com)这个链接也是一样的，总的来说，里面讲了这么一件事:如果没有pytorch的分装好的nn.module

诚威_lol_中大努力中·2023-09-10 06:39

pytorch-神经网络-手写数字分类任务

Mnist分类任务：网络基本构建与训练方法，常用函数解析torch.nn.functional模块nn.Module模块读取Mnist数据集会自动进行下载%matplotlibinlinefrompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH

W_en丶·2023-09-07 04:18

YOLOV7 添加 CBAM 注意力机制

CBAM.yaml2.4CBAM训练结果图前言一、CBAMCBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule1.1models/common.pyclassChannelAttention(nn.Module

701044·2023-09-05 16:52

pytorch 绘制多个算法loss_Pytorch - FocalLoss的几种实现

Github-DeepLabV3Plus-Pytorchimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassFocalLoss(nn.Module

窦福成·2023-09-05 10:50

NLP进阶，使用TextRNN和TextRNN_ATT实现文本分类

TextRNNTextRNN仅仅是将WordEmbedding后，输入到双向LSTM中，然后对最后一位的输出输入到全连接层中，在对其进行softmax分类即可，模型如下图：代码：classRNN(nn.Module

静静AI学堂·2023-09-05 01:26

矩阵分析-深度学习

1.定义模型importtorchfromtorchimportnn#搭建神经网络模型classVcoy(nn.Module):def__init__(self):super(Vcoy,self).

vcoy·2023-09-04 06:09

【目标检测】理论篇（3）YOLOv5实现

Yolov5网络构架实现importtorchimporttorch.nnasnnclassSiLU(nn.Module):@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid

TechMasterPlus·2023-09-03 05:26

SENet代码及解释（pytorch）

搭建全局平均池化+1*1卷积核+ReLu+1*1卷积核+Sigmoidimporttorch.nnasnn#全局平均池化+1*1卷积核+ReLu+1*1卷积核+SigmoidclassSE_Block(nn.Module

玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-02 20:05

Resnet 迁移学习记录

cnn网络的训练是很繁琐且浪费时间的，这时候我们一般会去选择加载网上已经训练得很完善的网络作为自己的cnn网络层，下面例子为使用Resnet预训练模型来做自己的图片分类：#网络定义classResnet(nn.Module

TOPthemaster·2023-09-02 19:40

神经网络入门

nn.Module的使用所有的模型都要继承Module类需要重写初始化函数和运算步骤函数eg：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module

你不困我困·2023-09-02 06:33

如何理解attention中的Q、K、V？

y直接用torch实现一个SelfAttention来说一说：1、首先定义三哥线性变换，query，key以及value：classBertSelfAttention(nn.Module):self.query

别致的SmallSix·2023-09-01 18:38

用深度强化学习来玩Flappy Bird

目录演示视频核心代码演示视频用深度强化学习来玩FlappyBird核心代码importtorch.nnasnnclassDeepQNetwork(nn.Module):def__init__(self)

timberman666·2023-09-01 10:59

通过类定义一个网络

importtorchfromtorchimportnnx=torch.ones(2,10)classMLP(nn.Module):def__init__(self):super().

半截木头渡海洋·2023-09-01 10:23

【YOLOV5】YOLOV5添加SPPCSPC

当前YOLOV5版本为7.0第一步在models/common.py添加SPPCSPCclassSPPCSPC(nn.Module):#CSPhttps://github.com/WongKinYiu/

gorgeous(๑>؂<๑）·2023-09-01 05:07

多头自注意力机制的代码实现

文章目录1、自注意力机制2、多头注意力机制transformer的整体结构：1、自注意力机制自注意力机制如下：计算过程：代码如下：classScaledDotProductAttention(nn.Module

masterleoo·2023-09-01 01:34

Restormer

##Overlappedimagepatchembeddingwith3x3ConvclassOverlapPatchEmbed(nn.Module):def__init__(self,in_c=3,embed_dim

寂静的以·2023-08-31 21:32

Transformer模块（Restormer)

由一个MDTA模块和一个GDFN模块组成一个TransformerBlock我们看一下代码实现：classTransformerBlock(nn.Module):def__init__(self,dim

寂静的以·2023-08-31 21:02

总结记录PyTorch构建神经网络模型的三种主流方式：nn.Sequential按层顺序构建模型、继承nn.Module基类构建自定义模型、继承nn.Module基类构建模型并辅助应用模型容器来封装

PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，广泛用于深度学习任务。它由Facebook的人工智能研究团队于2016年开发并发布。以下是对PyTorch的详细介绍：1.动态计算图(DynamicComputationalGraph)：PyTorch采用了动态计算图的方式来构建模型。与静态计算图的框架（如TensorFlow）相比，动态计算图允许你在运行时使用Python控制流语句（如if，

Together_CZ·2023-08-27 09:13

PyTorch三种主流模型构建方式：nn.Sequential、nn.Module子类、nn.Module容器开发实践，以真实烟雾识别场景数据为例

Keras和PyTorch是两个常用的深度学习框架，它们都提供了用于构建和训练神经网络的高级API。Keras:Keras是一个高级神经网络API，可以在多个底层深度学习框架上运行，如TensorFlow和CNTK。以下是Keras的特点和优点：优点：简单易用：Keras具有简洁的API设计，易于上手和使用，适合快速原型设计和实验。灵活性：Keras提供了高级API和模块化的架构，可以灵活地构建各