nn.ReLU

YOLOv9网络框架

1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#activation:nn.LeakyReLU(0.1)#activation:nn.ReLU
小远披荆斩棘·2024-08-25 13:40

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU
小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

__init__()#矩阵的维度（dimensions）self.layers=nn.Sequential(nn.Linear(input_dim,16),nn.ReLU(),nn.Linear(16,8
不会写代码！！·2024-01-31 07:38

inplace=True (原地操作)

Pytorch的很多地方有inplace这个参数，最近遇到的是nn.ReLU(inplace=True)。
hxxjxw·2024-01-18 06:06

模型参数访问

某一层的参数net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size=(2,4))print(n
Kevin_D98·2024-01-10 07:59

nn.relu和F.rulu的区别

先来看看nn.ReLU的源码，可以看到其实在forward中nn.relu是调用了F.relu函数的：classReLU(Module):r"""Appliestherectifiedlinearunitfunctionelement-wise
不是吧这都有重名·2023-12-04 05:07

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络

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
追光少年羽·2023-11-10 08:26

pytorch使用torch.nn.Sequential快速搭建神经网络 torch.nn.Sequential与torch.nn.Module区别与选择

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
计算机视觉-杨帆·2023-11-10 08:56

报错：AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘GELU‘

问题：运行程序报错：AttributeError:module'torch.nn'hasnoattribute'GELU'方法：importtorch.nn.functionalasF把nn.RELU改为
会写代码的小脑斧·2023-11-09 01:09

pytorch relu函数实现_pytorch方法测试——激活函数(ReLU)详解

测试代码：importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input
weixin_39746794·2023-11-08 06:10

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数

PyTorch学习笔记：nn.ReLU——ReLU激活函数torch.nn.ReLU(inplace=False)功能：逐元素应用ReLU函数对数据进行激活函数方程：ReLU(x)=(x)+=max⁡(
视觉萌新、·2023-11-08 06:08

pytorch中激活函数ReLU

nn.ReLU(inplace=True)Parametersinplace–canoptionallydotheoperationin-place.Default:FalseReLU(x)=max(0
小白827·2023-11-08 05:35

Pytorch的激活函数ReLU()

importtorchimporttorch.nnasnn#inplace为True，将会改变输入的数据，否则不会改变原输入，只会产生新的输出m=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn
OneBaBa·2023-11-08 05:33

pytorch初始化权重方法总结

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,3,(3,3),stride=(1,1),padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(3)self.relu=nn.ReLU
一子慢·2023-11-07 05:16

（七）神经网络-非线性激活

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili非线性激活的作用是给神经网络中引入一些非线性的特质最常见的nn.ReLU第二个常用的nn.Sigmoid以上输入只需要给出batch，其他不做要求inplace:是否改变原来的值
小羊咩~·2023-10-31 14:21

动手学深度学习——第六次

python类和对象python类和对象参数管理参数访问卷积python类和对象参数管理生成一个二维张量，然后传入有但隐藏层的多层感知机参数访问net[0]nn.Linear(4,8)net[1]nn.ReLU
湘溶溶·2023-10-30 16:27

PyTorch模型的保存与加载

仅保存和加载模型参数保存模型参数这种方法只是保存模型的参数，因此加载模型时，应提前将模型准备好，然后载入模型参数importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(nn.Linear(128,16),nn.ReLU
Code_LiShi·2023-10-25 17:51

从基础到卷积神经网络（第12天）

回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
你不困我困·2023-10-14 17:01

nn.Sequential、nn.Linear、nn.ReLU()函数

nn.Sequential是PyTorch中的一个容器模块，用于按照顺序组合多个神经网络层（如线性层、激活函数、池化层等）。这个容器允许你将各种层按照指定的顺序串联在一起，构建一个神经网络模型。nn.Sequential()可以允许将整个容器视为单个模块（即相当于把多个模块封装成一个模块），forward()方法接收输入之后，nn.Sequential()按照内部模块的顺序自动依次计算并输出结果。
萝北村的枫子·2023-10-11 11:32

深度学习04 -模型管理

访问模型参数importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),nn.ReLU()
HDU_Ang·2023-10-07 02:53

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化

net=nn.Sequential(nn.LazyLinear(256),nn.ReLU(),nn.LazyLinear(10))net[0].weightc:\Softw
AncilunKiang·2023-09-17 09:43

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size
AncilunKiang·2023-09-16 07:56

Pytorch学习：卷积神经网络—nn.Conv2d、nn.MaxPool2d、nn.ReLU、nn.Linear和nn.Dropout

文章目录1.torch.nn.Conv2d2.torch.nn.MaxPool2d3.torch.nn.ReLU4.torch.nn.Linear5.torch.nn.Dropout卷积神经网络详解：csdn链接其中包括对卷积操作中卷积核的计算、填充、步幅以及最大值池化的操作。1.torch.nn.Conv2d对由多个输入平面组成的输入信号应用2D卷积。官方文档：torch.nn.Conv2dCL
緈福的街口·2023-09-14 05:35

YOLOv5 加入SE注意力机制

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.l1=nn.Linear(c1,c1//r,bias=False)self.relu=nn.ReLU
我变成了柴犬·2023-09-13 06:25

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU
AncilunKiang·2023-09-13 06:14

打印网络名称以及相应shape

importtorchfromtorchimportnnnet05=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU
一名CV界的小学生·2023-08-17 05:20

UNet Model

×3convolutionallayerself.first=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1)self.act1=nn.ReLU
52Tiramisu·2023-08-11 02:32

pytorch李沐动手学深度学习（三、深度学习计算）

层和块自定义块顺序块在前向传播函数中执行代码二、参数管理参数访问目标参数一次性访问所有参数从嵌套块收集参数参数初始化自定义初始化参数绑定自定义层读写模型文件GPU一、层和块net=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
小火龙借个火·2023-08-01 21:26

深度学习计算：层和块（笔记）

，简单实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
NPU_Li·2023-08-01 21:23

PyTorch笔记--3 torch中nn.relu和f.relu的区别

torch.nn.Reluandtorch.nn.functional.relu结果一致，不同点如下1、nn.Relu不同的是nn.Relu作为一层结构，必须添加到nn.Module容器中才能使用使用方式如下
梦在黎明破晓时啊·2023-07-29 08:21

[机器学习]深度学习初学者大疑问之nn.Linear(a,b)到底代表什么?

得到了什么举例说明net=nn.Sequential(#第一层nn.Linear(5,3),nn.ReLU(),#第二层nn.Linear(3,2),nn.ReLU(),#第三层(输出层)nn.Linear
五阿哥爱跳舞·2023-07-25 13:12

pytorch构建vgg16

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d
yjyn1·2023-07-15 05:51

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络学习前言PyTorch中实现卷积的重要基础函数1、nn.Conv2d:2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)3、nn.ReLU
Bubbliiiing·2023-03-29 05:45

激活函数 Relu,Gelu,Mish,SiLU,Swish,Tanh,Sigmoid

x)fromtorchimportnnimporttorchimportmatplotlibmatplotlib.use('agg')importmatplotlib.pyplotaspltfunc=nn.ReLU
我是胡歌·2023-03-29 04:35

PyTorch 获取模型中间层方法

,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)),("norm0",nn.BatchNorm2d(num_init_features)),("relu0",nn.ReLU
翻开日记·2023-03-24 03:01

Pytorch 之torch.nn初探--第1关：torch.nn.Module

例如：线性图层nn.Linear，nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d，nn.Conv2d，nn.Conv3d，nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid，nn.Tanh，nn.ReLU
就你叫Martin？·2023-02-07 11:12

Pytorch第四章多层感知机实现

1.导包importtorchfromtorchimportnn2.设置网络net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear
努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

PyTorch 学习笔记01 - 20210611

__init__()self.gen=nn.Sequential(nn.Linear(100,256),nn.ReLU(True),nn.Linear(256,256),nn.ReLU
蜡笔小新不怕辣·2023-02-04 10:54

@[TOC](Pytorch模型修改)

Pytorch模型修改修改模型层classifier=nn.Sequential(OrderedDict([('fc1',nn.Linear(2048,128)),('relu1',nn.ReLU())
CUMTZZP1618·2023-02-04 09:30

RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

out_channels=channel*2,kernel_size=3,stride=1,padding=1,groups=in_channel*2),nn.BatchNorm2d(in_channel*2),nn.ReLU
翰墨大人·2023-02-03 00:57

16 PyTorch神经网络基础 [动手学深度学习v2]

参数绑定在不同的网络之间共享权重shared=nn.Linear(8,8)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),shared,nn.ReLU(),shared
Grin*·2023-02-02 16:49

Pytorch 1.0.0版本问题（一）之module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘Flatten‘

错误生成原因在使用nn.Flatten()函数的时候报错importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU
日子就这么过来了·2023-01-31 15:53

Pytorch学习遇到的问题

Pytorch学习遇到的问题：AttributeError:module‘torch.nn’hasnoattribute‘relu’importtorchimporttorch.nnx=nn.relu(
Chen Charlie·2023-01-31 15:51

【vgg11】网络结构

self.conv_block1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU
Enzo 想砸电脑·2023-01-29 00:09

通过Pytorch搭建网络以及初始化参数

前言：关于torch.nntorch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear();nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn.一、通过nn.Module
xLyons·2023-01-28 14:37

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

又一个折腾了我半天（真·半天）的bug，而且我还弄了俩不同的导致这错误的bug：错误原因就两种，一种是nn.ReLU()的inplace，另外一种是赋值的时候出错，如a+=1要改为a=a+1等；（1）self.relu
litchi&&mango·2023-01-28 10:12

pytorch 的 inplace 的问题

relu等激活函数的inplace：看到官方的relu入参是中nn.ReLU(inplace=True)是inplace操作，我一想这不
dongyuqing1987·2023-01-28 10:41

pytorch中nn.ReLU()和F.relu()有什么区别？

对于一些常见模块或者算子，在pytorch的nn模块和nn.functional中都有实现，例如nn.ReLU()和F.relu()，nn.Conv2d和F.conv2d()等。
꧁ 东 风 ꧂·2023-01-24 11:48

pytorch 层、块、网络、参数、GPU

一、层和块层：像nn.Linear()，nn.ReLU()都是一个层块：由许多层组成，可由nn.Squential()将层按照顺序串联起来。块可以包含代码。
要坚持写博客呀·2023-01-19 18:12

【学习笔记】【Pytorch】九、非线性激活

【学习笔记】【Pytorch】九、非线性激活学习地址主要内容一、前言二、Pytorch的非线性激活三、nn.ReLU类的使用1.使用说明2.代码实现二、nn.Sigmoid类的使用1.使用说明2.代码实现学习地址
Mr庞.·2023-01-15 07:29
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他