nn.ReLU 第3页

【PyTorch 05】神经网络代码结构

Convolution-Layers)torch.nn.Conv2d4.最大池化（Poolinglayers）5.非线性激活Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity之nn.ReLu

ECCUSXR·2022-06-27 07:51

PyTorch学习笔记4—— 深度学习计算

最简单的开始分析importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU

Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

PyTorch实现卷积神经网络的搭建详解

目录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()4、x.view()全部代码PyTorch中实现卷积的重要基础函数

·2022-05-07 10:59

PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d

文章目录一、nn.Sequential二、nn.Conv2d三、nn.BatchNorm2d四、nn.ReLU五、nn.MaxPool2d一、nn.Sequentialtorch.nn.Sequential

张小波·2022-04-12 07:15

pytorch中的model.eval()和BN层的使用

init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5,stride=1,padding=2),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU

·2021-05-22 13:11

pytorch torch.nn.Sequential(*args: Any)

#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU()

Claroja·2020-09-16 02:34

tensorflow 中 fully_connected

fromtensorflow.contrib.layersimportfully_connectedfully_connected全连接的参数：deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu

糖猫~~·2020-09-15 15:27

PyTorch的inplace的理解

inplace的理解我们平时看到的nn.ReLU(inplace=True)、nn.LeakyReLU(inplace=True)，这些语句中的inplace是什么意思？

Raywit·2020-09-14 07:47

pytorch中nn.ReLu(inplace=True)inplace的含义

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https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679991

进击的吃恩程sy·2020-09-14 05:14

pytorch获取nn.Sequential的中间层输出

示例importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(9),nn.ReLU

景唯acr·2020-09-14 01:26

Module.named_parameters()、Module.named_children()与Module.named_modules()的区别

__init__()self.fc1=nn.Linear(3,4)self.relu1=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(4,1)self.sequence=nn.Sequential

Oshrin·2020-08-22 13:14

pytorch构建泛化能力的全连接层

nn.LayerNorm(input.size()[1:],elementwise_affine=False)#batch*vec_dim,normforvec_dimself.middel_relu=nn.ReLU

ws_nlp_·2020-08-22 13:04

pytorch中的register_parameter()和parameter()

举例：#随便定义一个网络net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#list让它可以访问weight_0=list(net[0]

模糊包·2020-08-21 07:29

pytorch中的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

weixin_30684743·2020-08-19 04:10

pytorch 之 nn.BatchNorm2d(oup)( 100 )

我的疑惑在于：网络片段：nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),nn.ReLU(inplace=True),我打印model

VisionZQ·2020-08-19 00:36

【工具代码】Pytorch简单小网络模板——Lenet5

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5)self.relu1=nn.ReLU()self.pool1=nn.MaxPool2d(2)self.conv2=nn

jcfszxc·2020-08-18 15:13

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__(self,num_classes=n):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kerne

鹊踏枝-码农·2020-08-17 15:51

Tensorflow 常用语法（自用）

1、Tensorflowlayers.fully_connected参数deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn

jinjiajia95·2020-08-16 16:30

【PyTorch入门】之模型参数的访问、初始化和共享

net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Lineaar(3,1),)print(net)Out[1]:Sequential((0):Linear(in_features

拇指笔记·2020-08-13 22:03

【最佳实践】pytorch模型权重的重置与重新赋值

m,nn.Conv2d)orisinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters()model==nn.Sequential(nn.Conv2d(3,6,3,1,1),nn.ReLU

Sailist·2020-08-13 18:12

CIFAR10图像分类ResNet模型实战（pytorch）

CIFAR10图像分类ResNet模型实战（pytorch）1ResNet18网络实现及略微改进2学习过程中的部分问题总结：2.1为什么nn.ReLU()设置inplace=True？

一颗苹果OAOA·2020-08-13 18:04

Pytorch 学习（八）：Pytorch 模型参数访问和初始化

RememberUrHeart·2020-08-13 17:05

Pytorch—模型参数与自定义网络层

首先，我们来定义一个简单的网络结构：net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))X=torch.rand(2,4)

隔壁的NLP小哥·2020-08-13 14:08

模型参数的访问、初始化和共享

__version__)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#构造模型print(net)#构造输入数据X=torch.rand

孔夫子的高压锅·2020-08-13 14:26

pytroch用自定义的tensor初始化nn.sequential中linear或者conv层的一种简单方法。

importtorch.nnasnnimporttorchnet=nn.Sequential(nn.Linear(1024,512),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(512,256

York1996·2020-08-04 09:45

nn.Sequential()

例如：#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU

wanghua609·2020-08-04 06:59

pytorch Module里的children()与modules()的区别

官方论坛的回答：Module.children()vsModule.modules()我以fmassa的举例为例：m=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU(),nn.Sequential

多读多写多思考·2020-08-03 19:11

ReLU之参数 inplace=True

在下采样的过程中，我们常常用ReLU（inplace=True），具体的含义：importtorchfromtorchimportnnasnnm=nn.ReLU(inplace=True)input=torch.randn

战立云·2020-07-29 03:41

nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用

然后将得到的值又直接复制到该值中而不是覆盖运算的例子如：y=x+1x=y这样就需要花费内存去多存储一个变量y所以nn.Conv2d(3,64,kernel_size=11,stride=4,padding=2),nn.ReLU

weixin_33961829·2020-07-28 18:18

pytorch中Module模块中named_parameters函数

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(256,64),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(64,10))defforward

小白827·2020-07-14 17:26

nn.Sequential和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

江南蜡笔小新·2020-07-11 06:50

2019-03-12

x.willcauseproblems.Todealwiththis,justignoretheflag=trueinsidethebracket.nn.relu(inplace=true)---->nn.relu

啊啊啊啊啊1231·2020-07-09 18:45

tf.contrib.slim.conv2d()参数详解

convolution(inputs,num_outputs,kernel_size,stride=1,padding='SAME',data_format=None,rate=1,activation_fn=nn.relu

谢邪谐·2020-07-08 12:43

tf.contrib.slim.conv2d() 参数列表

convolution(inputs,num_outputs,kernel_size,stride=1,padding='SAME',data_format=None,rate=1,activation_fn=nn.relu

大西瓜不甜·2020-07-07 17:47

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：

WeiXy+·2020-07-06 05:38

pytorch填坑知识汇总

nn.ReLU()和nn.ReLU(inplace=True)区别inplace=True计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内（显）存，同时还可以省去反复申请和释放内存的时间。

有梦不弃·2020-07-04 10:03

PyTorch------nn.ReLU(inplace = True)详解

nn.ReLU我们常常在使用,但是这个inplace的参数使用的就不多了,有什么含义和作用呢?

Kallen_man·2020-07-02 11:23

深度学习-丢弃法（模型调参问题）

两个丢弃概率超参数对调前#定义神经网络模型，将各个层声明清楚net=nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(),nn.Linear(num_inputs,num_hiddens1),nn.ReLU

丹妍·2020-06-30 12:31

Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 9, 1, 1])

：importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,1,1,0,bias=False),nn.BatchNorm2d(9),nn.ReLU

景唯acr·2020-06-29 02:12

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnclassAlexNet_1(nn.Module):def__init__(self,num_classes=n):super(AlexNet,self).__init__()self.features=nn.Sequential(

·2020-06-27 14:06

基于pytorch中的Sequential用法说明

为了更容易的理解如何使用Sequential,下面给出了一个例子：#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU

·2020-06-24 11:40

pytorch常用函数/接口，nn.ReLU和F.ReLU，torch.transpose,permute...

1、nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用这里面inplace的意思是将计算得到的值直接覆盖前面的值。

eight_Jessen·2020-06-23 06:14

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

tmk_01·2020-01-15 16:39

关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(30,40),nn.ReLU(),nn.Linear(40,6

geter_CS·2020-01-14 15:42

dpn网络的pytorch实现方式

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassCatBnAct(nn.Module):def__init__(self,in_chs,activation_fn=nn.ReLU

朴素.无恙·2020-01-14 08:50

从头学pytorch(十):模型参数访问/初始化/共享

named_parameters()importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU

core!·2020-01-02 17:00

Pytorch 笔记

Pytorch笔记不定时更新Pytorch常用包#torch.tensor(),torch.device(),torch.max()importtorch#nn.Module,nn.Conv2d,nn.ReLU

云无月·2019-09-27 12:39

pytorch中一些常用知识点

)区别简单的说就是children()输出模块的第一层子节点，modules是深度遍历输出所有的子节点importtorch.nnasnnm=nn.Sequential(nn.Linear(2,2),nn.ReLU

breeze_blows·2019-08-22 14:16

构建一个简单的VGG网络

input_channels,output_channels): net=[ nn.Conv2d(input_channels,output_channels,kernel_size=3,padding=1), nn.ReLU

chenjiale5·2019-08-05 00:00

pytorch方法测试——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

gorgeous___youth·2019-06-25 21:37

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