torch.nn

Pytorch简单入门操作

安装及入门教程详细文档第2章Pytorch基础–Python技术交流与分享PyTorch主要由4个包组成：torch:可以将张量转换为torch.cuda.TensorFloattorch.autograd:自动梯度torch.nn
m0_61899108·2022-11-06 07:59

PyTorch实现MNIST手写数字识别/LeNet/tensorboard绘制loss曲线

4.2使用torch.nn搭建LeNet5初始化网络参数并选择优化器6开始训练并保存模型7开始测试并加载权重预测8使用Tensorboard绘制loss曲线完整代码见下方链接0MNIST是什么？
黑夜里游荡·2022-11-04 06:36

PyTorch实现前馈神经网络（torch.nn）

PyTorch实现前馈神经网络（torch.nn)1回归任务1.1导入所需要的包1.2自定义数据集1.3构造数据迭代器1.4模型构建1.5参数初始化1.6损失函数和优化器1.7训练1.7.1定义训练函数
就叫校长吧·2022-10-22 09:36

pytorch深度学习实战笔记

深度学习：自动寻找表征3、张量：它是一个多维数组4、Pytorch的2个核心：（1）提供了张量以及torch模块提供的库（2）张量可以跟踪对其执行操作的能力，以及计算导数5、pytorch核心模块位于torch.nn
benben044·2022-10-17 12:26

全网最详细的Transformer的源码解读

输入部分实现文本嵌入层#导入必备的工具包importtorch#预定义的网络层torch.nn,工具开发者已经帮助我们开发好的一些常用层,#比如，卷积层,lstm层,embedding层等,不需要我们再重新造轮子
熊思健WHUT·2022-10-17 07:44

深度学习（PyTorch）——线性回归

B站up主“刘二大人”视频笔记说在前面：这部分内容有不少更新指出：（1）构建数据集用到了torch中的Tensor；（2）通过创建python中的线性模型类，并实例化它，来构建模型；（3）损失函数通过torch.nn
清泉_流响·2022-10-16 10:49

pytorch 实现逻辑回归

分类和回归分类是对一堆目标进行识别归类，例如猫狗分类、手写数字分类等等回归是对某样事物接下来行为的预测，例如预测天气等等这次我们要完成的任务是逻辑回归，虽然名字叫做回归，其实是个二元分类的任务首先看看我们需要的库文件torch.nn
Henry_zs·2022-10-13 15:26

torch.nn中GRU使用

一、pytorch中GRU实现原理：对于输入序列中的每个元素，每层计算以下函数：rt=σ(Wirxt+bir+Whrh(t−1)+bhr)r_t=\sigma(W_{ir}x_t+b_{ir}+W_{hr}h_{(t-1)}+b_{hr})rt=σ(Wirxt+bir+Whrh(t−1)+bhr)zt=σ(Wizxt+biz+Whzh(t−1)+bhz)z_t=\sigma(W_{iz}x_t+b
就是一顿骚操作·2022-10-10 19:39

torch.nn中LSTM使用

一、pytorch中LSTM实现原理：对于输入序列中的每个元素，每层计算以下函数：it=σ(Wiixt+bii+Whiht−1+bhi)i_t=\sigma(W_{ii}x_t+b_{ii}+W_{hi}h_{t-1}+b_{hi})it=σ(Wiixt+bii+Whiht−1+bhi)ft=σ(Wifxt+bif+Whfht−1+bhf)f_t=\sigma(W_{if}x_t+b_{if}+W
就是一顿骚操作·2022-10-10 18:29

Pytorch中torch.nn和torch.nn.functional的区别及实例详解

文章目录0.两者的区别1.创建CNN实例2.dropout的不同3.nn.functional.x的优势reference:0.两者的区别Pytorch中，nn与nn.functional有哪些区别？相同之处：两者都继承于nn.Modulenn.x与nn.functional.x的实际功能相同，比如nn.Conv3d和nn.functional.conv3d都是进行3d卷积运行效率几乎相同不同之处
Pluto534·2022-10-04 07:58

conv2d 公式_Pytorch 从0开始学（6）——Conv2d 详解

其来自于torch.nn中首先，我们先对torch.nn来个整体的认识。官方链接：可以看到，在torch.nn下包含了我们模型的概念、一些
Sara blahhhh·2022-10-01 07:33

Pytorch定义模型、修改模型、保存与读取模型保存

Module类是torch.nn模块里提供的一个模型nn.Module，是所有神经网络的基础模型：1.1.1Sequentialnn.Sequentia
莱维贝贝、·2022-09-29 07:06

深度学习面试题

，Pytorch、Keras的池化层函数理解4.1，torch.nn.MaxPool2d4.2，keras.layers.MaxPooling2D五，Pytorch和Keras的卷积层函数理解5.1，torch.nn
不不不不行·2022-09-28 07:20

【Pytorch基础】torch.nn.MSELoss损失函数

主要差别是参数的设置，在torch.nn
一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:15

PyTorch进阶训练技巧

自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss
uncle_ll·2022-09-21 10:23

重学 PyTorch 第四天：Module 和 Optimizer

Module和Optimizer首先说明：在神经网络构建方面，PyTorch也有面向对象编程和函数式编程两种形式，分别在torch.nn和torch.nn.functional模块下面。
凉风映夏·2022-09-16 07:50

PyTorch进阶训练技巧

一，Pytorch进阶训练技巧1.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…。
Alexa2077·2022-09-14 07:27

【PyTorch笔记】60分钟入门PyTorch——神经网络（用PyTorch构建一个神经网络）

文章目录NeuralNetworks1.神经网络卷积网络2.定义网络3.损失函数4.反向传播5.更新权重NeuralNetworks1.神经网络torch.nn包可以用来构建神经网络，nn包依赖于autograd
is_colorful·2022-09-06 07:25

使用 PyTorch 进行深度学习-神经网络（部分）

神经网络可以用torch.nn包来构建。之前的内容已经了解了自动梯度，神经网络是基于自动梯度来定义一些模型。一个nn.Module包含层和返回输出的方法forward(input)。
一只小小的土拨鼠·2022-08-25 07:25

Pytorch快速入门笔记

Pytorch入门笔记1.Pytorch下载与安装2.Pytorch的使用教程2.1Pytorch设计理念及其基本操作2.2使用torch.nn搭建神经网络2.3创建属于自己的Dataset和DataLoader2.3.1
While True: Thinking·2022-08-22 23:44

torch.nn和torch.nn.functional的区别

torch.nn中大多数layer在torch.nn.funtional中都有一个与之对应的函数。
orangerfun·2022-08-21 13:47

torch.nn库和torch.nn.functional库

nn.functional可以看作nn的子库，nn的功能要多一些，还可以实现如Sequential()这种将多个层弄到一个序列这样复杂的操作。大部分nn中的层class都有nn.function对应，其区别是：nn.Module实现的layer是由classLayer(nn.Module)定义的特殊类，会自动提取可学习参数nn.Parameternn.functional中的函数更像是纯函数，由d
jk英菲尼迪·2022-08-21 13:16

torch.nn和torch.nn.functional区别

在写代码时发现我们在定义Model时，有两种定义方法：torch.nn.Conv2d()和torch.nn.functional.conv2d()那么这两种方法到底有什么区别呢，我们通过下述代码看出差别，先拿torch.nn.Conv2dtorch.nn.Conv2dclassConv2d(_ConvNd):def__init__(self,in_channels,out_channels,ker
Yohuna·2022-08-21 13:45

七、torch.nn

一、神经网络模块进入到PyTorch的torch.nnAPI学习页面PyTorch提供了很多的神经网络方面的模块，NN就是NeuralNetworks的简称二、Containerstorch.nn下的Containers一共有六个模块，最常用的就是Module模块，看解释可以知道，Module是为所有的神经网络所提供的基础类Modueltorch.nn.Containers下的Moduel自己所搭
beyond谚语·2022-08-21 13:13

循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用

循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1LSTM介绍LSTM和GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSTM的参数
IT之一小佬·2022-08-21 07:49

[pytorch学习笔记] 5. 使用pytorch搭建神经网络

torch.nn命名空间提供了构建神经网络所需的所有模块。PyTorch中的每个模块都是nn.Module的子类。神经网络本身是一个模块，它由其他模块（层）组成。这种嵌套结构
是安澜啊·2022-07-28 07:16

PyTorch学习笔记（2）神经网络

PyTorch有一个专门用于神经网络的完整子模块：torch.nn。该子模块包含创建各种神经网络体系结构所需的构建块。
梆子井欢喜坨·2022-07-28 07:42

【学习笔记】PyTorch（1）神经网络入门

神经网络利用torch.nn包来构建神经网络，其训练过程大致包括以下几点：定义一个包含可训练参数的神经网络；迭代整个输入；通过神经网络前向传播处理输入；利用优化器计算损失（loss）；反向传播梯度到神经网络的参数
julery-njl·2022-07-28 07:40

从训练时间、预测精度、Loss变

手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果1.2torch.nn实现二维卷积实验使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验
matlab_python22·2022-07-19 08:42

PyTorch中 torch.nn与torch.nn.functional的区别

原文链接torch.nnpytorch中文文档链接：torch.nn在__init__()函数里定义，定义的是一个类：torch.nn.functionalpytorch中文文档链接：torch.nn.functional
·2022-07-15 17:15

220316_211858-深度学习复习总结-PyTorch模型定义

PyTorch模型定义1.PyTorch基础知识torch.nn模块里提供的一个模型构造类Module(nn.Module)，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型PyTorch模型定义应包括两个主要部分
KKK_Kiral·2022-07-15 07:53

Pytorch之动手学习深度学习（PyTorch）

diveintoDLPyTorchbasicknowledgemaintoolstorch.utils.data模块提供了有关数据处理的工具，torch.nn模块定义了大量神经网络的层，torch.nn.init
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-07-15 07:48

pytorch报错整理（1）：搭建卷积层时，误用Conv2d和conv2d而引发的错误

一、Conv2d和conv2d的不同及其报错（1）需要引用的库不同Conv2d需要引用torch.nn，(即importtorch.nn)conv2d是torch.nn.functional中的方法，需要引用
香菜冰激凌·2022-07-06 10:39

神经网络基本框架（torch.nn）

神经网络的基本骨架-nn.module的使用torch.nntorch.nn.Moduletorch.nn.``Module[来源]所有神经网络模块的基类。所有神经网络的模型也应该继承这个类。模块还可以包含其他模块，允许将它们嵌套在树结构中。您可以将子模块分配为常规属性：importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Modu
怕不是个弱智·2022-07-05 16:22

神经网络中的基本结构--卷积层和最大池化

outchannels的理解：简单的示例：示例讲解池化层MaxPool2d参数额外引入——空洞卷积空洞卷积的作用池化操作具体的池化操作，使用数据集进行池化操作并记录池化的作用各类池化神经网络中的基本结构卷积层torch.nn
怕不是个弱智·2022-07-05 16:17

深入浅出Pytorch Task02

6.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
ZZE15832206526·2022-07-05 07:59

Pytorch的主要模块简介

==torch.nn模块==6．torch.nn.functional函数模块7．==torch.nn.init模块==8．torch.optim模块9．
彭小方·2022-07-05 07:28

使用Pytorch构建一个神经网络

关于torch.nn·使用Pytorch来构建神经网络，主要的工具都在torch.nn包中·nn依赖于autograd来定义模型，并对其自动求导构建神经网络的典型流程·定义一个拥有可学习参数的神经网络·
赵有才er·2022-06-30 07:23

基于PyTorch，如何构建一个简单的神经网络

基于PyTorch专门构建神经网络的子模块torch.nn构建一个简单的神经网络。
AI科技大本营·2022-06-30 07:50

Pytorch基础2——神经网络模板

1.神经网络模板在Pytorch中编写神经网络，所有的层结构和损失函数都来自于torch.nn，所有的模型构建都是从基类nn.Module继承的，于是有了下面这个模板。
dekiang·2022-06-27 07:48

PyTorch 搭建一个简单的神经网络【详细附代码】

神经网络(NeuralNetwork--nn)可以使用torch.nn包来构建神经网络。之前已经介绍了autograd包，nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。
qq_39809262·2022-06-27 07:17

PyTorch入门——搭建神经网络

torch.nn包提供了创建神经网络的卷积层、全连接层等的函数，使用这些函数可以方便的搭建想要的网络。
Skyline_98·2022-06-18 07:32

【2022-6-17 pytorch的各个组件和实战】

常见的包有os、numpy等，此外还需要调用PyTorch自身一些模块便于灵活使用，比如torch、torch.nn、torch.utils.data.Dataset、torch.utils.data.DataLoader
春风沂水·2022-06-18 07:57

【神经网络 | 深度学习】pytorch快速搭建网络

快速搭建导入包torch.nn包含了大量和网络相关的方法importtorchimporttorch.nnasnn使用GPU计算device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_availableelse'cpu
chentao326·2022-06-18 07:15

pytorch深度学习——神经网络的基本骨架nn.Module的使用

torch.nn查看官网，找到nn.Module在官网，Docs(上面导航栏)->pytroch->torch.nn(左边导航栏)，就可以看到这个包下面的工具点击Contains，可以看到Module点击
头发没了还会再长·2022-06-07 07:55

PyTorch深度学习入门笔记（八）神经网络的基本骨架 nn.Module的使用

文章目录一、torch.nn简介二、简单示例这篇博客将讲述如何搭建一个网络，是课程学习笔记，课程链接已经放在上方。一、torch.nn简介搭建神经网络常用的工具在torch.nn模块。
雪天鱼·2022-06-06 07:48

Pytorch官方文档学习笔记 —— 3. Build Model

建立神经网络2.获取训练设备3.定义类4.模型层4.1nn.Flatten4.2nn.Linear4.3nn.ReLU4.4nn.Sequential4.5nn.Softmax5.模型参数1.建立神经网络torch.nn
Coding_Qi·2022-05-11 07:43

pytorch的python API略读--torch.nn.Module

作者：机器视觉全栈er网站：www.cvtutorials.com2.3torch.nn本节我们看下torch.nn，这个模块是基础模块。
机器视觉全栈er·2022-05-05 11:30

Pytorch之Base_calcuate(卷积层，池化层，激活函数，全连接层，顺序容器(Sequential))

torch.nn最基本的需要了解module类，该类是所有网络的基类，你的模型都得继承它类似示例中的提示，继承并复写init和forwardimporttorchfromtorchimportnnclassnew_class
MrRoose1·2022-04-26 07:42

C6 Torch进阶训练技巧

6.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
爱写代码的ALex·2022-03-21 07:27
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