nn.ReLU

pytorch named_children()和named_parameters()的区别

named_parameters()主要用于返回神经网打包的每一层的名字以resnet18为例子，其每一个layer（也就是basicblock）由多个nn.conv/nn.linear/nn.bn/nn.relu
AllenPuRZ·2023-01-14 13:08

用pytorch里的children方法自定义网络

children()返回网络模型里的组成元素，且children()返回的是最外层的元素举个例子：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential
王大队长·2023-01-14 08:49

一个网络的权重初始化方法

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3)self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(100,100),nn.ReLU(),nn.Linear
好的ID有点难·2023-01-11 11:01

pytorch优化器

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(13,10),nn.ReLU())self.regression=nn.Linear(10,1)defforward
好的ID有点难·2023-01-11 11:31

(四)pytorch中激活函数

1、nn.ReLU()绿色曲线为原函数，红色曲线为导函数。特点：1）relu的导数在大于0时，梯度为常数，不会导致梯度弥散。
li三河·2023-01-06 11:41

PyTorch深度学习入门笔记（十二）神经网络-非线性激活

依然是打开官方文档：比较常用的函数是nn.ReLu:1.1ReLU对应的函数图是：参数：inplace=True时，会修改input为非线性激活后的结果；inplace=Fal
雪天鱼·2023-01-05 03:11

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)和torch.nn.function.relu(inplace=True)中的inplace=True有什么用

self.conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,**kwargs)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)参数inplace：是否选择进行覆盖运算
W-a-rrior·2022-12-31 09:26

动手学深度学习v2-pytorch神经网络基础

层和块：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
Hzt_dreamer·2022-12-30 08:47

Pytorch学习(4) —— nn.Sequential nn.ModuleList nn.ModuleDict 源码解析

model=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(2
小玺玺·2022-12-28 07:32

20李沐动手学深度学习v2/参数管理

参数访问#单隐藏层MLP，参数获取importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1
xcrj·2022-12-28 06:25

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

nn.Sequentialimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
SiiriS·2022-12-27 06:28

MindSpore算子笔记--nn.ReLU

MindSpore算子笔记–nn.ReLU背景ReLU是神经网络中最基础的一种激活函数，主要应用于卷积神经网络中提高网络非线性度，从而可拟合复杂函数，模拟神经元突触控制部分神经激活的场景。
HUAWEIZHIZHE·2022-12-26 01:23

pytorch中nn.Sequential

#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU()
lmx001206·2022-12-20 14:08

tensorRT的插件（自定义算子）实现

比如nn.Conv2d和nn.ReLU都是官方的算子。当然你也可以选择不做成算子，按照数
Rolandxxx·2022-12-11 20:48

【学习笔记】Paramater.size()

例子：deftest_parameter():importtorch.nnasnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))weight
那我来问你·2022-12-11 19:21

pytorch导出onnx简单易懂（固定输入尺寸以及动态输入尺寸）

()self.ClassifierLayer=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=4,kernel_size=3,stride=1),nn.ReLU
木辛叔叔·2022-12-09 15:12

ResNet18实现——MNIST手写数字识别(突破0.995)

4.设置nn.ReLU()的参数inplace=
专注认真努力·2022-12-07 21:45

PyTorch的模型定义

直接写书写下来即可，不需要写初始化__init__和前向传播forward；importtorchimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(512,256),nn.ReLU
橙子@橙子·2022-12-06 08:13

pytorch基础学习（3）

区分nn.ReLU和F.relu：这两个是典型的PyTorch的两种API：前者是一个类，类风格的API一般都在torch.nn下，而且以大写字母开头；后者是一个函数，函数很多都在torc
Wsyoneself·2022-12-04 13:46

pytorch训练模型大体流程

padding=1)#输入通道数，输出通道数，卷积核大小，移动步长，补0大小#批量归一化bn=nn.BatchNorm2d(out_channels)#紧跟在卷积层后，参数为卷积层输出通道数#激活层relu=nn.ReLU
番茄土豆牛肉煲·2022-12-01 07:27

7月30日Pytorch笔记——识别手写数字初体验

一、Pytorch常用网络层nn.Linear;nn.Conv2d;nn.LSTM;nn.ReLU;nn.Simoid;nn.Softmax;nn.CrossEnt
Ashen_0nee·2022-11-30 17:48

PyTorch学习笔记-Non-linear Activations与Linear Layers

这三个函数在PyTorch中分别为nn.ReLU、nn.Sigmoid和nn.Softmax。这两个函数的输入都是只需指明batch_size即可，在PyTo
柃歌·2022-11-29 11:15

PyTorch模型定义和训练技巧

直接定义和有序字典，但是如果有很多一样的层可能不方便##Sequential:Directlistimporttorch.nnasnnnet1=nn.Sequential(nn.Linear(784,256),nn.ReLU
fof920·2022-11-29 09:11

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
OnlyForBetter·2022-11-29 09:02

【去雾】|去雾算法AODNet pytorch 雾天数据集下载链接

__init__()self.relu=nn.ReLU(inplace=T
rrr2·2022-11-27 13:47

动手学深度学习 （4-7章）代码

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU
我的宠物不是小马·2022-11-27 13:02

【深度学习】计算机视觉（六）——pytorch（下）

文章目录torch.nnnn.Module卷积：nn.Conv2d池化：nn.MaxPool2d非线性激活：nn.ReLu线性层：nn.Linearnn.Sequential损失函数：nn.L1Lossnn.MSELossnn.CrossEntropyLosstorch.optim
RK_Dangerous·2022-11-27 06:10

深度学习——参数管理（笔记）

1.单隐藏层的多层感知机importtorchfromtorchimportnn#单隐藏层的多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear
jbkjhji·2022-11-26 17:40

通过torch.nn.init更改模型初始化参数

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,6,kernel_size=5,stride=1,padding=0),#激活函数nn.ReLU(),#kernel_size
FrenchOldDriver·2022-11-24 23:01

【学习记录】Pytorch CNN model

Pytorch学习记录【想法】【资料卡】【pycharm】【神经网络模型】全连接层全局平均池化层【模型训练相关】优化器SGDnn.sequentialnn.Conv2dl【模型融合】nn.ReLU(inplace
Emmchier·2022-11-24 10:56

nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

nn.ReLU(inplace=True)的理解: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。ReLU函数即小于0的就等于0,大于0的就等于原函数.
大白成长记·2022-11-23 13:33

小白学GAN系列2——nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别因为之前从未接触过这方面，直接接手GAN，有点吃力，如有明显漏洞，请指正，我会感激不尽。
崔可爱的胖肉肉·2022-11-23 13:00

pytorch怎么使用model.eval()和BN层

init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU
失之毫厘，差之千里·2022-11-23 12:18

卷积神经网络-VGG

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(True),nn.Conv2d
qqyouhappy·2022-11-21 11:53

pytroch模型可视化

1.trochinfo可视化​fromtorchimportnnfromtorchinfoimportsummarynet=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,400),nn.ReLU
fancy-TT·2022-11-21 04:48

pytorch获取模型的参数量和运算量

定义模型net=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,400),nn.ReLU(),nn.Linear(400,200),nn.ReLU(),nn.Linear(200,100),
fancy-TT·2022-11-21 03:01

多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l2.构造层数net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,512),nn.ReLU
无 眠·2022-11-20 23:29

迁移学习：自己预训练的resnet18模型在Unet上的实现（pytorch版）（有待完善）

outchannels,kernel,padding):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inchannels,outchannels,kernel,padding=padding),nn.ReLU
ye1391·2022-11-20 15:18

【PyTorch】网络搭建中*list的用法解析

问题stage1=nn.Sequential(nn.Sequential(nn.Conv2d(16,32,3,1,1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(32,64,3,1,1),nn.ReLU(
算法与编程之美·2022-11-19 17:25

Pytorch 自定义层

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF2.实现方式2.1无名称net1=nn.Sequential(nn.Linear(10,20),nn.ReLU
Zze_Cqupt·2022-11-19 08:33

深度学习笔记 —— PyTorch 神经网络基础

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF'''模型构造'''#nn.Sequential定义了一种特殊的Modulenet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
Whisper_yl·2022-11-19 07:08

11李沐动手学深度学习v2/MLP (Multilayer Perceptron) 多层感知机简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#模型超参数激活函数（使用那种激活函数也可以认为是超参数）net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU
xcrj·2022-11-19 06:15

刘二大人《PyTorch深度学习实践》卷积神经网络基本篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》值得注意的是一个小细节，nn.ReLU的使用，初始()是实例化一个类，再次()才是call了ReLu的forward函数。
梅是槑奥!·2022-11-03 09:05

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(2)

多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU
一天的大太阳·2022-10-24 18:21

YOLOv5的Tricks | 【Trick1】关于激活函数Activation的改进汇总

文章目录1.ReLU2.Swish3.Mish4.FReLU5.AconC/MetaAconC6.DynamicReLU在yolov5模型搭建的过程实现中，额外实现了很多非常新奇有趣的激活函数，不再是的简单nn.ReLU
Clichong·2022-10-05 07:18

Pytorch的RELU函数

这里将介绍最常用的激活函数ReLU，其数学表达式为：代码：relu=nn.ReLU(inplace=True)input=t.randn(2,3)print(input)output=relu(input
三世·2022-09-23 20:12

Pytorch模型参数的访问、初始化和共享

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear
你回到了你的家·2022-09-21 11:12

DeformConv

__init__()self.actf=nn.Sequential(nn.BatchNorm2d(cho,momentum=BN_MOMENTUM),nn.ReLU(inplace=True))self.conv
浪子私房菜·2022-09-17 07:21

pytorch查看网络架构的几种方法

一、Print(model)importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))print
鱼与钰遇雨·2022-09-11 06:57

pytorch 使用 add_module 添加模块

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,48,kernel_size=11),nn.ReLU(inplace=True),nn.Max
Mick..·2022-09-01 13:21
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