nn.ReLU

PyTorch搭建神经网络中nn.BatchNorm2d()

,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channel),#BatchNorm2d最常用于卷积网络中(防止梯度消失或爆炸)，设置的参数就是卷积的输出通道数nn.ReLU
AugustMe·2019-06-17 22:41

PyTorch中nn.ReLU(inplace=True)中inplace的作用

我们用PyTorch搭建神经网络时，会遇到nn.ReLU(inplace=True),inplace=True是什么意思呢？
AugustMe·2019-06-17 11:11

Pytorch系列1: torch.nn.Sequential()讲解

主要有两种使用方法：#第一种方法conv_module=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),n
xddwz·2019-05-30 20:42

【PyTorch】常用 API 列表

BacktoPyTorchIndex列一些常用的API，供快速查阅nn.Conv2d⊙\odot⊙nn.BatchNorm2d⊙\odot⊙nn.ReLU⊙\odot⊙nn.Sequential
鹅城惊喜师爷·2019-05-29 18:58

PyTorch - torch.nn.Sequential

PyTorch-torch.nn.Sequentialflyfish官网的示例#ExampleofusingSequentialmodel=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU
flyfish1986·2019-05-28 17:54

PyTorch学习：参数初始化

importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn#定义一个Sequential模型net1=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),＃nn.Linear(2,4)shape为(4,2)nn.ReLU
有点方·2018-11-13 17:57

PyTorch使用的一些小技巧

Pytorch训练桶状网络使用nn.Sequential(nn.Conv2d(),nn.BatchNorm(),nn.ReLU(),...)网络就按照次序建立好了。
VanJordan·2018-09-28 21:30

pytorch 深度学习入门代码 （五）多层卷积神经网络实现 MNIST 手写数字分类

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,16,kernel_size=3),nn.BatchNorm2d(16),nn.ReLU(inplace=
早起的虫儿@04637·2018-08-01 19:53

pytorch 学习（九） 一些简单的例子

nn.LeakyReLU(0.1)input=Variable(torch.randn(2))print(input)print'---'*10print(m(input))print'--'*10r=nn.ReLU
言希0127·2018-07-29 21:14

Tensorflow layers.fully_connected 参数（自用）

deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn=None,normalizer_params=None
淇迹·2018-07-06 15:18

torch查看网络参数

add(nn.SpatialConvolution(1,6,5,5))--1inputimagechannel,6outputchannels,5x5convolutionkernelnet:add(nn.ReLU
baidu_33693914·2018-05-09 21:30

pytorch中全连接神经网络搭建两种模式

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(30,40),nn.ReLU(),nn.Linear(40,6
geter_CS·2018-04-20 11:12

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
lxx516·2018-01-09 20:10
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