rotk2015的博客

2019/2/28：torch.Tensor是默认的tensor类型（torch.FloatTensor）的简称。也就是float、float32。pytorch的权重weight，若未手动修改，默认格式一定是float32，不会随输入的格式而自适应更改。问题在于，在pytorch中，要进行wx+b，w与x的数据格式要一致！！！最后，如果要进行反向传播更新参数，那么权重weight...

import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npfrom torch.autograd import Variablex = torch.Tensor([1,10,100,1000,10000,100000]).view(1,2,-1,1,1)# view()函数用来reshape,-1参数意为自动设置,此处计算得6# Conv...

原理ConvTranspose，即反卷积，通过卷积的形式，利用图像特征“恢复”到原图像。当然，此处卷积核的权重参数与前面下采样卷积核的参数互相独立，且可更新。也就是说“反”卷积不是之前的逆过程，无法保证完全恢复。事实上，反卷积仅仅保留了特征与前级特征，点之间的对应关系。代码详解简明起见，引入“正卷积”概念，意指从低级特征到高级特征的过程。ConvTranspos...