lyl771857509的博客

先来看看pytorch二维卷积的操作API                     现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一. 普通卷积torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=...

用pytorch训练一个神经网络时，我们通常会很关心模型的参数总量。下面分别介绍来两种方法求模型参数一 .求得每一层的模型参数，然后自然的可以计算出总的参数。1.先初始化一个网络模型model比如我这里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的参数）2.调用model的Parameters类获取参数列表 一个典型的操作就是将参数列表传入优化器里。如下 o...

一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯...

在模型训练完后再进行测试加载模型后出现bug，显示如下错误 据了解是由于pytorch版本导致的错误，可能与自己训练阶段保持的模型方式有关，训练阶段保存方式如下：解决方案如下：方法一：generator.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in torch.load(generator_1_10.pt...

使用txt文本读入数据可以减少内存的需要，有时候自定义加载数据集是非常必要的，我下面的代码是针对图像的，并且带有label的有监督的图像。先看代码：import numpy as npimport osimport torch.nn as nnfrom PIL import Imagedef default_loader(path): return Image.open(...

一：先来看看pytorch BatchNorm２d的官方文档。　　由上图可知，当affine=True时，除了计算batchnormation需要计算均值、方差之外还有两个额外的超参数，。这两个超参数是仿射变换所需的参数并且这两个超参数在网络训练中是可以学习到的，即可以不断的更新。所以在计算网络参数时也要考虑batchnormation中的两个参数。这两个参数为向量，向量的维度与输入特...