nn.Sequential 第8页

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

torch demo:train-on-cifar（未完成待编辑）

运行结果：(小训练集) set nb of threads to 2 using model:nn.Sequential { [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) ->

chouyun1991·2020-07-11 03:20

Pytorch中：定义网络层的时候出现TypeError:'tuple' object is not callable

报错：Type错误：元组对象不可调用==存在元组在调用参数；原因：在pytorch中定义网络车呢给的时候，将定义的网络层转变成元组解决方法：采用逐层定义网络而不是nn.sequential()进行定义，

Kris-Allen·2020-07-10 10:34

Task1 赛题理解---学习笔记

代码如下：model_conv=models.resnet18(pretrained=True)model_conv.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)model_conv=nn.Sequential

jiaow·2020-07-09 18:04

【python】号用法如nn.Sequential(layers)

从nn.Sequential的定义来看，输入要么是orderdict,要么是一系列的模型，遇到list，必须用*号进行转化，否则会报错TypeError:listisnotaModulesubclass

小西几y·2020-07-08 01:35

Pytorch中一些函数的功能和参数(tensor.view()、nn.Sequential()、torch.stack())

论文代码使用到的函数文章目录论文代码使用到的函数tensor.view()nn.Sequential()tensor.transpose()torch.mm()torch.stack()@staticmethod

faithfulzl·2020-07-07 07:42

如何进行一个简单的图编识别

__init__()self.cnn_layer=nn.Sequential(

是丁家雄啊·2020-07-06 05:28

深度学习-丢弃法（模型调参问题）

drop_prob1=0.2，drop_prob2=0.5两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

丹妍·2020-06-30 12:31

The expanded size of the tensor (256) must match the existing size (81) at non-singleton dimension1

atnon-singletondimension1在写以下代码的时候遇到的self.inputFC[4].bias.data=torch.eye(3).view(-1)另一种原因：importtorch.nnasnnnet=nn.Sequential

York1996·2020-06-30 08:21

torch之nn.moduleList 和Sequential由来、用法和实例

nn.moduleList和Sequential由来、用法和实例注意：本博文详细记述了nn.moduleList和nn.Sequential的区别以及使用，解释比较清晰。

ZhangXu0423·2020-06-30 06:14

Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential

简而言之就是，nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型，它是Module的子类，在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法，从而有惯序网络模型生成。

机器AI·2020-06-30 00:52

《动手学深度学习PyTorch版》1

第一节：线性回归向量运算时，矢量直接运算比循环算法效率高pytorch构建神经网络代码：方法1：class方法#waystoinitamultilayernetwork#methodonenet=nn.Sequential

浮汐·2020-06-29 23:58

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

Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining,gotinputsizetorch.Size([1,9,1,1])原代码：importtorchimporttorch.nnasnnmodel=nn.Sequential

景唯acr·2020-06-29 02:12

详解PyTorch中的ModuleList和Sequential的区别

目录一、官方文档CLASStorch.nn.ModuleList(modules=None)二、nn.Sequential与nn.ModuleList简介1、nn.Sequential2、nn.ModuleList

于小勇·2020-06-28 19:29

Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential的联系和区别

首先，nn.ModuleList和nn.Sequential都是用来封装多个层。

大头儿子er·2020-06-28 19:29

Python——pytorch进行文本分类

二.构造一个分类器model=nn.Sequential(nn.Linear(7139,10

WW93570736·2020-06-27 15:47

PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

__init__()self.features=nn.Sequential(

·2020-06-27 14:06

Pytorch中 list(net.parameters())[0]

__init__()self.conv=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,5),#in_channels,out_channels,kernel_sizenn.Sigmoid(),

信号傅老师·2020-06-25 12:48

PyTorch实现DenseNet

importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvision.datasetsimportCIFAR10建立卷积模块，卷积模块的顺序：BN——>ReLU——>Convdefconv_block(in_channel,out_channel):layer=nn.Sequential

mingxiaod·2020-06-24 14:38

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

关于pytorch中VGG16微调的详解self.RCNN_base = nn.Sequential(*list(vgg.features._modules.values())[:-1])

先总结一下，self.RCNN_base=nn.Sequential(*list(vgg.features._modules.values())[:-1])，详解如下：vgg是已经构建好的vgg模型。

a1103688841·2020-06-22 10:32

Pytorch加载预训练模型前n层

__init__()self.model=models.resnet18(pretrained=True)self.encoder=nn.Sequential(*list(self

爱豆^2·2020-06-20 23:00

U-net结构图及其Pytorch实现

__init__()self.conv=nn.Sequential(nn

小伟db·2020-02-18 14:09

pytorch 修改预训练model实例

__init__()#取掉model的后两层self.resnet_layer=nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])self.transion_layer

whut_ldz·2020-01-18 15:53

pytorch实现特殊的Module--Sqeuential三种写法

coding:utf-8-*-#@Time:2019/7/113:34#@Author:XiaoMaimporttorchastfromtorchimportnn#Sequential的三种写法net1=nn.Sequential

fly_Xiaoma·2020-01-15 14:18

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

从头学pytorch(十):模型参数访问/初始化/共享

继承自该类的子类也有相同方法..parameters().named_parameters()importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential

core!·2020-01-02 17:00

pytorch中nn.Conv1d的用法详解

__init__()self.layer1=nn.Sequential(nn.C

好运带来喜和爱·2019-12-31 11:58

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》

简单的三层全连接神经网络改进网络：添加激活函数nn.Sequential()函数将网络的层组合在一起改进网络：添加BN注意BN一般放在全连接层的后面、非线性层(激活函数)的前面训练一个网络导入一些相关的包数据预处理

包子爱跑步·2019-09-02 22:38

pytorch中一些常用知识点

Module.children()vsModule.modules()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

breeze_blows·2019-08-22 14:16

pytorch 更改预训练模型网络结构的方法

nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：resnet_layer=nn.Sequential

wayne980·2019-08-19 14:04

对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

简而言之就是，nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型，它是Module的子类，在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法，从而有网络模型生成。

ustc_lijia·2019-08-18 08:06

简单GoogLeNet实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariabledefconv_relu(in_channel,out_channel,kernel,stride=1,padding=0):layer=nn.Sequential

chenjiale5·2019-08-06 10:32

nn.ModuleList和nn.Sequential的理解

nn.ModuleList和nn.Sequential的出现是为了使代码简洁nn.ModuleList使对于加入其中的子模块，不必在forward中依次调用nn.Sequentialt使对于加入其中的子模块在

valar_self·2019-07-18 17:21

Pytorch学习笔记

Pytorch学习笔记目录Pytorch学习笔记1.nn.moduleList和Sequential用法和实例1.1、nn.Sequential():模型建立方式2.Pytorch基本操作expand(

pan_jinquan·2019-07-10 08:21

Pytorch 实现Lenet5，并在cifar10数据集上进行训练

__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(#x:[b,3,32,32]=>[b,16,5,5]nn.Conv2d(3,6,

洪流之源·2019-06-09 16:05

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)

flyfish1986·2019-05-28 17:54

pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型

前言：类似于keras中的序贯模型，当一个模型较简单的时候，我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。这个模型也是继承自Module类的，关于这个类，后面的文章会详细介绍。一、关于Sequential类的简介先来看一下它的定义吧，在之前，我们首先需要明确一个特别重要的观念，那就是——torch的核心是Module类，Module类在下面这个模块中：D:\Prog

LoveMIss-Y·2019-05-26 09:27

Pytorch(笔记6)--nn.Module功能详解

1.nn.Sequential这个方法中可以封装多个子类，注意，一定继承nn.Module的类，在调用的时候，可以使用下面的方法net=nn.Sequential(n

九点前吃饭·2019-05-19 13:23

pytorch SENet实现代码

__init__()//返回1X1大小的特征图，通道数不变self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc=nn.Sequential(nn.Linear(ch

小伟db·2019-05-12 17:29

PyTorch 中的 ModuleList 和 Sequential: 区别和使用场景

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(

AlanBupt·2019-05-07 22:39

LeNet5

__init__()self.conv_unit=nn.Sequential(#x:[b,3,32,32]nn.Co

eilot_c·2019-03-13 21:18

PyTorch实现GoogLeNet（InceptionNet）

定义一个卷积加batchnorm，以及relu激活函数作为基本结构defconv_relu(in_channel,out_channel,kernel,stride=1,padding=0):layer=nn.Sequential

mingxiaod·2019-03-11 20:20

PyTorch优化函数

导入优化器3:Adagrad导入优化器4:RMSprop导入优化器5:Adadelte导入优化器6:Adam一、导入PyTorchimporttorchimporttorch.nnasnn二、定义模型net=nn.Sequential

mingxiaod·2019-03-08 15:49

mxnet随笔－卷积神经网络基础(1)

通过nn.Sequential构造LeNet,MXNet将自动构造向前函数，按顺序执行添加的LeNet卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络。与几乎所有其他神经网络一样，它们都经过了反向传播算法的训练。

AI_LX·2019-03-08 12:40

【MXNet】（二十六）：实现DenseNet

frommxnetimportgluon,init,ndfrommxnet.gluonimportnndefconv_block(num_channels):blk=nn.Sequential()blk.add

heiheiya·2019-02-20 17:54

PyTorch使用笔记

在构造模型时，可以使用这种方法，直接使用nn.Sequential来构造！这样在forward时可以直接用一个self.model来做！

许孝发·2019-02-01 18:51

net.apply(init_weights)

importtorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpdefinit_weights(m):print('m',m)iftype(m)==nn.Linear:m.weight.data.fill_(1.0)print('mw',m.weight)net=nn.Sequential

_Gus_·2019-01-26 18:56

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