nn.Sequential

attention_GAM

__init__()self.channel_attention=nn.Sequential(nn.Li
Slientsake·2022-09-30 07:58

注意力机制代码实现

__init__()self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_ch,in_ch,1),nn.Sigmoid())defforward(self,x):"""SpatialAttentionModu
李伯爵的指间沙·2022-09-30 07:40

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

Pytorch深度卷积神经网络AlexNet

__init__()self.sequential=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,96,
Jokic_Rn·2022-09-19 12:55

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

Pytorch基础知识（3）模型构建

在PyTorch中，我们可以使用两种方法定义模型：nn.Sequential和nn.Module。
求则得之，舍则失之·2022-08-29 07:11

Pytorch——用nn.Sequential搭建简单的神经网络

文章目录1.前言2.常规方法3.用nn.Sequential搭建4.不同方法对比1.前言Torch中提供了很多方便的途径,同样是神经网络,能快则快,我们看看如何用更简单的方式搭建同样的神经网络2.常规方法
程旭员·2022-08-22 07:16

pytorch模型训练全过程

__init__()self.model=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,5,1,2),nn.MaxPool2d(2),nn.Conv2d(32,32,5,1,2),nn.MaxPool2d
小六的画布·2022-07-29 11:19

Pytorch入门（二）——使用pytorch构建神经网络

第一种是nn.Sequential,将网络以序列的方式进行组装，不过这种方法不常用。每个层使用前面层计算的输出作为输入，并且在内部都会维护层与层之间的权重矩阵和偏置向量。
抹茶生活·2022-07-28 07:17

pytorch模型

假设有一个模型为conv+bn+relu：classConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,in_planes,out_planes,kernel_size
Mr_health·2022-07-26 12:36

python实现cnn算法_MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（三）...

__init__()self.cnn=nn.Sequential(#卷积层1，单通道输入，6个卷积核，核大小5*5#经过该层图像大小变为28-5+1，24*24
weixin_39617405·2022-07-21 07:05

李沐《动手学习深度学习》--之pytorch神经网络基础（一）

补充知识：线性层和全连接层没有区别，线性层即全连接层1.回顾多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),#输入层input20，output256nn.RelU()
小蔡是小菜·2022-07-15 07:01

神经网络学习之卷积神经网络pytorch实现Lenet和Alexnet框架定义

__init__()'''这里搭建卷积层，需要按顺序定义卷积层、激活函数、最大池化层、卷积层、激活函数、最大池化层，具体形状见测试说明'''self.conv=nn.Sequential(#######
happylife_mini·2022-07-13 08:42

分享Pytorch获取中间层输出的3种方法

目录【1】方法一：获取nn.Sequential的中间层输出【2】方法二：IntermediateLayerGetter【3】方法三：钩子【1】方法一：获取nn.Sequential的中间层输出importtorchimporttorch.nnasnnmodel
·2022-07-11 16:18

LeNet-5的pytorch实现

__init__()#输入像素大小为1*28*28self.features=nn.Sequential(nn.Conv2
Theseus丶·2022-06-28 12:19

经典神经网络（ AlexNet，VggNet，NiN，GoogLeNet，ResNet）

正则化方法数据集增强dropout,随机关闭神经元实现代码importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(#这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。
@秋野·2022-06-23 07:42

使用pytorch快速搭建神经网络的两种方式

假设需要搭建一个3层神经网络：输入层数为5，中间隐藏层的维度为10，输出层的维度为2，激活函数使用ReLU激活函数第一种方法使用nn.Sequential的方式定义，将网络以序列的方式进行组装，使用每个层前面的输出作为输入
逝去〃年华·2022-06-18 07:37

【神经网络 | 深度学习】pytorch快速搭建CNN网络

__init__()self.con1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,3,1,1),#3*128*128-->64*128*128#3个输入，64输出（即卷积核）,卷积核大小为
chentao326·2022-06-18 07:15

pytorch实现VGG16 (2)

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,stride=1,padding
一个小猴子｀·2022-06-07 10:21

动手深度学习4——经典卷积神经网络

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lclassReshape(torch.nn.Module):defforward(self,x):returnx.view(-1,1,28,28)net=nn.Sequential
小雨啊啊啊.·2022-05-20 07:08

【Pytorch】查看模型某一层的参数数值（自用）

CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'device=torch.device('cuda:0')iftorch.cuda.is_available()else'cpu'#创建模型model=nn.Sequential
嗜睡的篠龙·2022-05-12 07:15

pytorch学习笔记二——nn.Module

pytorch学习笔记二——nn.Module一、五种模型构造形式nn.Sequential()class自定义类顺序块requires_grad=False混合搭配各种组合块的方法二、参数管理net.state_dict
墨夜之枫·2022-05-10 07:55

PyTorch学习笔记4—— 深度学习计算

4.1.2最简单的开始分析importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256
Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

Pytorch --- nn.Sequential()模块

简而言之，nn.Sequential()可以将一系列的操作打包，这些操作可以包括Conv2d()、ReLU()、Maxpool2d()等，打包后方便调用吧，就相当于是一个黑箱，forward()时调用这个黑箱就行了
real小熊猫·2022-05-05 11:40

Pytorch 中的Module与容器（Sequential、Modulelist、ModuleDict）

nn.Module不只nn.Sequential一个容器参考：https://blog.csdn.net/qq_23981335/article/details/103608504
hxxjxw·2022-05-05 10:52

PyTorch中的Sequential、ModuleList和ModuleDict用法总结

nn.sequential3.nn.ModuleList4.nn.ModuleDict5.自行设计网络（1）使用python的list添加(不可行)（2）手动添加(可行)1.区别与联系首先来一张图，总体概括一下它们的区别：区别nn.Sequential
非晚非晚·2022-05-05 10:21

pytorch_神经网络模型搭建系列（1）：自定义神经网络模型

torch.nn.Module类的简介Module类封装的方法简介设计神经网络的核心：构造函数__init__和forward方法1.2、搭建神经网络--torch.nn.Module类的不同方式应用通过nn.Sequential
xgxg1314·2022-05-02 07:33

动手学习pyTorch之【计算过程】——从基础模块类开始

模块实例：nn.Sequential是一种表示一个块的类，
皇皇零碎·2022-05-01 08:42

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

nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter学习笔记

nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter是利用pytorch构建神经网络最重要的三个函数。搞清他们的具体用法是学习pytorch的必经之路。
唐BiuBiu·2022-04-12 07:10

VGG16网络结构图及pytorch 代码实现

__init__()self.maxpool1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kern
小小飞在路上·2022-03-21 07:35

动手学深度学习（六、卷积神经网络）

动手学深度学习各种网络机构记录以及实验效果显示网络结构提出时间实验效果网络结构说明LeNet1998testacc输出通道defnin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding):blk=nn.Sequential
jiangchao98·2022-03-01 07:44

2020-11-03

3）、有序字典2：module_list'''importtorch.nnasnnfromcollectionsimportOrderedDictnet1=nn.Sequential()#给神经网络层起名字
白白_嫩嫩·2022-02-21 02:51

VideoGAN

BackgroundlocalnetlocalnetDlocalmask_netlocalmotion_netlocalstatic_netlocalpenalty_netifopt.finetune==''then--buildnetworkfromscratchnet=nn.Sequential
杨逸凡·2022-02-13 02:53

ResNest

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(channel,channel//reduction
NoneLand·2022-02-10 21:26

ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）代码复现

__init__()dilations=[1,6,12,18]self.layer1=nn.Sequential(nn.Co
ZRX_GIS·2021-10-23 15:41

【PyTorch基础教程14】FashionMNIST时装分类（学不会来打我啊）

学习总结（1）模型设计这部分其实我们还是用之前的CNN，但是可以为了方便在forward部分，使用nn.Sequential。
山顶夕景·2021-10-23 00:47

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25
·2021-10-11 19:34

LeNet网络参数注释

__init__()#例：输入数据为(1,32,32)self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,5),#输入通道数1，输出通道数6，卷积核大小5==>(6,28,28)
白白_嫩嫩·2021-06-07 14:37

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
·2021-05-22 13:11

浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

看到代码里面有这个1classResNeXt101(nn.Module):2def__init__(self):3super(ResNeXt101,self).__init__()4net=resnext101()#print(os.getcwd(),net)5net=list(net.children())#net.children()得到resneXt的表层网络#fori,valueinenu
·2021-04-26 10:56

看代码学网络之AlexNet

__init__()self.features=nn.Sequential(#精简代码nn.Conv2d(3,48,kernel_
monthmonthup·2021-03-31 09:20

pytorch-上分之路-图像分割

具体代码内容如下commonimporttorch.nnasnnclassConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,inplanes,planes,kernel_size
lth在海上漂·2021-03-27 19:38

pytorch模型加载的一些方式

torchvison.modelsnn.ModuleListgetattr&setattrtorchvison.modelsrgb_encoder=models.resnet101(pretrained=True)self.conv0_rgb=nn.Sequential
qq_42246695·2021-01-04 11:41

天池零基础入门CV——街景字符识别task3——字符识别模型

pytorch构建CNN模型nn.Model琐碎知识训练、验证、测试pytorch中view操作pytorch打印网络结构optimizer.zero_grad()nn.Sequential(*list
张亲亲亲亲钦·2020-09-17 03:40

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

（已经解决）在做深度学习分类时或者其他应用出现RuntimeError:Input type and weight type should be the same。

:Inputtype(torch.cuda.FloatTensor)andweighttype(torch.FloatTensor)shouldbethesame.已经解决显示这里有错误：model=nn.Sequential
剑圣土豆·2020-09-14 08:57

pytorch获取nn.Sequential的中间层输出

对于nn.Sequential结构，要想获取中间网络层输出，可以使用循环遍历的方式得到。
景唯acr·2020-09-14 01:26
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