nn.Sequential

Pytorch使用 nn.ModuleList() 和nn.Sequential()编写神经网络模型

本篇博客讲述了如何使用nn.ModuleList()和nn.Sequential()简化模型的创建方式。
假装很坏的谦谦君·2020-09-12 20:27

PyTorch---(EGNet开小灶)(1)---nn.Module, nn.Sequential, nn.Conv2d

1nn.Module"""Pytorch中神经网络模块化接口nn的了解"""torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于autograd之上，可以用来定义和运行神经网络。nn.Module是nn中十分重要的类,包含网络各层的定义及forward方法。定义自已的网络：需要继承nn.Module类，并实现forward方法。=>一般把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__
显著性检测-Archerzjc，·2020-09-10 22:31

LeNet-5中Params与MAC计算

__init__()#input_size=(1*28*28)self.conv1=nn.Sequential(#in_channels,out_channels,kernel_size#padding
喝咖啡的金Jario·2020-08-23 11:33

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:size mimatch,m1:[7168*7],m2:[25088*4096]

__init__()self.vgg_layer=nn.Sequential(*list(model.children())[:-1]，*list(model.classif
杰酱·2020-08-22 12:02

pytorch出现RuntimeError: size mismatch, m1: [2560 x 5], m2: [12800 x 4096] at /pytorch/aten/src/TH/gen

__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,3),nn.Conv2d(64,64,3,padding=1))self.ma
zouxiaolv·2020-08-22 11:17

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

人脸检测 Retinaface - Backbone部分（MobileNet v1）

__init__()self.model=nn.Sequential(conv_bn(3,32,2),co
flyfish1986·2020-08-20 23:06

Pytorch：torch.nn.ModuleList()、torch.nn.Sequential()

PyTorch中有一些基础概念在构建网络的时候很重要，比如nn.Module,nn.ModuleList,nn.Sequential，这些类我们称之为容器(containers)，因为我们可以添加模块(
宁静致远*·2020-08-20 02:47

Pytorch中nn.ModuleList和nn.Sequential的用法和区别

最近在定义一个多任务网络的时候对nn.ModuleList和nn.Sequential的用法产生了疑惑，这里让我们一起来探究一下二者的用法和区别。
叫我西瓜超人·2020-08-19 20:59

Pytorch上下采样函数--interpolate

returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNorm2d(oup),#mish.Mish()nn.ReLU6())self.stage1=nn.Sequential
ShellCollector·2020-08-19 17:14

torch.nn.Sequential and torch.nn.Module

nn.Sequential:seq_net=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),#defineyournetworknn.Tanh(),nn.Linear(4,1))param=seq_net.parameters
Tan Jiang·2020-08-19 17:43

动态导入模块，加载预训练模型，nn.Sequential函数里面必须是a Module subclass，不能是一个列表或者是其他的迭代器、生成器，虽然这里面包含了Module的子类

如果想看该sequence（假设sequence=nn.Sequential(......)
一只tobey·2020-08-19 06:02

pytorch中特殊的Module--Sqeuential的三种实现方式

coding:utf-8-*-#@Time:2019/7/113:34#@Author:XiaoMaimporttorchastfromtorchimportnn#Sequential的三种写法net1=nn.Sequential
fly_Xiaoma·2020-08-19 05:36

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
weixin_30684743·2020-08-19 04:10

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别

__init__()self.features=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,kerne
鹊踏枝-码农·2020-08-17 15:51

常见的卷积神经网络

__init__()layer1=nn.Sequential()layer1.add_module('conv1',nn.Conv2d(1,6,3,padding=1))layer1.add_module
sddpltwanqiu·2020-08-17 14:05

vgg16中 nn.Sequential(*list(vgg.classifier._modules.values())[:-1])

原博：https://blog.csdn.net/a1103688841/article/details/89383215先总结一下，self.RCNN_base=nn.Sequential(*list
小小糯米呀·2020-08-17 14:24

第二次作业：卷积神经网络 part 3

__init__()#conv1：（1,30,25,25），8个7x3x3的卷积核==>（8,24,23,23）self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv3d(1,8,kernel_size
fmz626·2020-08-15 18:00

第三次作业：卷积神经网络 part3

__init__()self.conv3d_1=nn.Sequential(nn.Conv3d(1,8,kernel_size=(7,3,3),stride=1,padding=0),nn.BatchNorm3d
EdwardBY·2020-08-15 14:00

Pytorch 容器

1.nn.Sequential(*layers)类似于torch7中的Sequential，将每一个模块按照他们的顺序送入到nn.Sequential中,输入可以是一些列有顺序的模块conv1=nn.FractionalMaxPool2d
枯叶蝶KYD·2020-08-15 08:39

HybridSN尝试加入SENet与dropout的一些坑

__init__()self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(c
Arsene_W·2020-08-14 23:00

【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

PyTorch 实现经典模型8：FCN

__init__()self.stage1=nn.Sequential(*list(pretrained_net.children())[:-4])#第一段self.stage2=list(pretrained_net.children
JC Zhao·2020-08-13 21:56

【最佳实践】pytorch模型权重的重置与重新赋值

重置为原来的值：defweight_reset(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d)orisinstance(m,nn.Linear):m.reset_parameters()model==nn.Sequential
Sailist·2020-08-13 18:12

Pytorch 学习（八）：Pytorch 模型参数访问和初始化

（Pytorch版）github项目网络构建网络构建相关可参考Pytorch学习（七）：Pytorch网络模型创建，建立一个多层感知器importtorchimporttorch.nnasnnnet=nn.Sequential
RememberUrHeart·2020-08-13 17:05

从零学习pytorch 第5.5课 Resnet34为例学习nn.Sequential和模型定义

课程目录（在更新，喜欢加个关注点个赞呗）：从零学习pytorch第1课搭建一个超简单的网络从零学习pytorch第1.5课训练集、验证集和测试集的作用从零学习pytorch第2课Dataset类从零学习pytorch第3课DataLoader类运行过程从零学习pytorch第4课初见transforms从零学习pytorch第5课PyTorch模型搭建三要素从零学习pytorch第5.5课Resn
微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-13 17:22

[pytorch、学习] - 4.2 模型参数的访问、初始化和共享

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn
栗子好好吃·2020-08-13 16:31

pytorch 卷积计算

__init__()self.first_part=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_channels,d,kernel_size
后知还就那个后觉·2020-08-13 16:16

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

查看模型各层参数（Pytorch)

__init__() #卷积层self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(#图片的维度：(1,28,28)in_channels=1,
66bb·2020-08-13 11:01

Pytorch学习笔记（1）第四章 神经网络工具箱nn

E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%AE%B1nn/chapter4.ipynb#Sequential的三种写法net1=nn.Sequential
weixin_39759634·2020-08-11 04:37

访问mxnet的gluon模型参数报错KeyError: 'shape'

代码如下：frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportnddefget_net():net=nn.Sequential()withnet.name_scope():net.add
xiaotao_1·2020-08-09 03:02

GAN训练营

__init__()self.features=nn.Sequential(OrderedDict([('conv1',nn.Conv2d(3,10,3,1)),('prelu1',nn.PReLU(10
Zain Lau·2020-08-05 04:41

pytorch之resnet中def _make_residual解释layers

=planes*block.expansion:downsample=nn.Sequential(nn.Conv2d(self.inplanes,planes*block.expansion,kerne
zouxiaolv·2020-08-04 10:02

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.Module模块的使用

特点每一层都是nn.Modulenn.Module都嵌套在nn.Module中常见的模块LinearReLUSigmoidConv2dConvTransposed2dDropoutetc.Container容器nn.Sequential
酸菜余·2020-08-04 07:56

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

pytroch nn.Module源码解析(1)

今天在写一个分类网络时，要使用nn.Sequential中的一个模块，因为nn.Sequential中模块都没有名字，我一时竟无从下笔。
weixin_30666753·2020-08-04 04:15

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

torch初始化block

修改过的block没有预训练模型，初始化res_stripe4_stage5=Bottleneck(256,512,downsample=nn.Sequential(nn.Conv2d(256,2048,1
DRACO于·2020-08-03 15:04

pytorch 卷积层到全连接层的参数个数

__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,96,kernel_size=11,stride=4)
thinkpad1234567890·2020-08-02 14:30

Pytorch：搭建CNN模型的基本架构

__init__()#1号网络self.conv1=nn.Sequential(#卷积参数设置nn.Conv2d(in_channels=1,#输入数据的通道为1，即卷积核通道数为1out_channels
宁静致远*·2020-08-01 05:43

LeNet-5中Params与MAC计算

__init__()#input_size=(1*28*28)self.conv1=nn.Sequential(#in_channels,out_channels,kernel_size#padding
喝咖啡的金Jario·2020-07-27 17:59

pytorch 使用Imagenet预训练模型训练

model.fc=nn.Sequential(nn.
josenxiao·2020-07-14 18:23

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

UserWarning: nn.Upsample is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead

区别在于nn.Upsample可以写在nn.Sequential内，而nn.functional.in
xiongzai2016·2020-07-12 17:45

pytorch实现attention机制，并可视化

__init__()self.hidden_dim=hidden_dimself.projection=nn.Sequential(nn.Linear(hidden_d
uhauha2929·2020-07-12 04:38

pytorch 卷积结构和numel()函数

__init__()self.first_part=nn.Sequential(nn.Conv2d(num_channels,d,kernel_size=3,padding=5//2),nn.Conv
后知还就那个后觉·2020-07-11 13:33
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他