sky的博客

ResNet-50经过了4个Block，每一个Block中分别有3，4，6，3个Bottleneck现在来看一下这个网络图，首先输入的图片是3×224×224，也就是3个通道，图片尺寸为224×224； 进入第一个卷积层，卷积核大小为7*7，卷积核个数为64，步长为2，padding为3；所以输出应该是（224-7+2×3）/2+1=112.5，向下取整得到112，所以输出...

torch.where()给定一个条件cond，满足条件的取x对应位置元素，不满足的取y对应元素torch.gather()实际上是一个查表操作先计算出满足条件的索引index，再利用得到的index从需要查找的数据中进行查找...

PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader，该接口定义在dataloader.py脚本中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入 按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入，因此该接口有点承上启下...

torchvision.models这个包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用的网络结构，并且提供了预训练模型，可以通过简单调用来读取网络结构和预训练模型。使用例子：import torchvisionmodel = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)这样就...