pytorch cnn pool bn 等速查表

最新推荐文章于 2025-04-26 14:29:29 发布

weixin_30730151

最新推荐文章于 2025-04-26 14:29:29 发布

阅读量195

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/yeran/p/11043988.html

博客主要提及了nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d和F.avg_pool2d，未展开详细内容，最后给出了转载来源。这些内容与人工智能领域相关。

1. nn.Conv2d

nn.Conv2d(int_c, out_c, kernel-size=(3,3),  stride = (1,1),  padding=(1,1))

2. nn.BatchNorm2d

nn.BatchNorm2d(num_feature)  #特征图数目

3. F.avg_pool2d

F.avg_pool2d( input_data,  kernel-size)

转载于:https://www.cnblogs.com/yeran/p/11043988.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30730151

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

PyTorch常用的张量创建、变形及运算总结（速查表）

CaiNiao_hu的博客

10-25

1830

PyTorch张量常用的创建方式及数学运算总结 1. 张量（tensor）的创建 1.1 torch.Tensor()与torch.tensor() torch.Tensor(3，2)返回一个尺寸为3*2的未初始化的张量 torch.Tensor(data)返回一个torch.FloatTensor类型的data torch.tensor(3, 2)报错，tensor函数参数必须为一个基本数据类型或引用数据类型数据如整型、浮点型或列表 torch.tensor(data)返回一个给定数值的张量区别： to

PyTorch常用数学运算速查表（29种常用张量运算函数）

CaiNiao_hu的博客

11-12

3096

PyTorch常用数学运算速查表 PyTorch官方文档共给出90种PyTorch张量运算函数，这里以表格的形式列出常用的29种运算，便于速查。函数作用 add() Tensor中每个元素同加一个标量，或与另一个Tensor逐元素相加 mul() Tensor中每个元素同乘一个标量，或与另一个Tensor逐元素相乘 div() Tensor中每个元素同除一个标量，或与另一个Tensor逐元素相除 dot() 对两个Tensor向量进行“点积” mm() Tensor矩

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pytorch函数API速查表.pdf

04-04

pytorch是当前十分火热和流行的深度学习框架，在学术界日益火爆，各种模型基本都有pytorch版本的实现，而为了方便在开发过程中查询ptorch的API，本文档整理官方的开源文档，供大家参考

PyTorch 速查

/dev/null

01-05

231

img = torch.from_numpy(img).float().to(device)

PyTorch函数API速查表

最新发布

gitblog_06755的博客

04-26

266

PyTorch函数API速查表【下载地址】PyTorch函数API速查表这份《PyTorch函数API速查表》是专为深度学习开发者打造的实用工具，旨在帮助您快速查询PyTorch框架中的核心函数和API。基于PyTorch官方文档整理，内容涵盖广泛且易于理解，适合各类开发场景。无论您是学术研究者还是应用开发者，这份速...

pytorch之添加BN的实现

09-18

在PyTorch中，添加批标准化（Batch Normalization, BN）是提高深度学习模型训练效率和性能的关键技术之一。批标准化的主要目标是规范化每层神经网络的输出，使其服从接近零均值、单位方差的标准正态分布，从而加速...

KareEnges/pytorch CNN识别奥特曼-pytorch项目资源

07-01

利用基于pytorch的卷积神经网络识别是否为奥特曼的项目

pytorch CNN网络实现图像二分类问题猫狗识别完整代码数据可直接运行（99分）

03-24

pytorch CNN网络实现图像二分类问题猫狗识别完整代码数据可直接运行（99分）pytorch CNN网络实现图像二分类问题猫狗识别完整代码数据可直接运行（99分）pytorch CNN网络实现图像二分类问题猫狗识别完整代码...

pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式

09-18

在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch框架结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）对文本数据进行分类。文本分类是一个广泛应用的自然语言处理（NLP）任务，它的目的是将文本数据分配到一个或多个类别中。 ...

pytorch-tensor处理速查表（cat stack squeeze unsqueeze permute等）

weixin_30745553的博客

07-01

275

1 torch.cat torch.cat((A, B), dim) 将两个tensor在指定维度进行拼接 A = torch.zeros(2,3) B = torch.zeros(2,3) C = torch.cat((A,B), 0) ## shape [4,3] D = torch.cat((A,B), 1) ## shape [2,6] 2 torch.st...

2020-10-29 PYTORCH与Tensorflow速查表

studyvcmfc的专栏

10-29

278

https://blog.youkuaiyun.com/cetrol_chen/article/details/89415226

Pytorch快速入门手册

benben044的专栏

03-12

3041

一、张量生成（1）生成空的5*3的张量：torch.empty(5, 3) （2）生成0-1分布的5*3的张量：torch.rand(5, 3) （3）生成一个全零的5*3的张量：torch.zeros(5, 3) （4）已有矩阵转化为张量：torch.tensor([5.5, 3]) 二、张量操作（1）张量相加的两种方式：x + y / torch.add(x, y) （2）张量相加并替换自身的值：y.add_(x) （3）调整...

卷积神经网络CNN--PyTorch实现

低到尘埃，仰望星空

02-02

1980

本文纯属个人这几天学习后的看法，如有不实，还望指正。（一）相关理论浅谈在我看来，卷积神经网络对图像处理的过程就是：①先将图像读入程序，得到图像的每个像素点的每个颜色通道的值。本篇博客是使用MNIST数据集，是28 ×\times× 28的图像，并且使用单颜色通道。然后将读入的图像数据转换成一致尺寸的tensor数据结构。②使用不同的卷积核对图像进行卷积计算，需要设置使图像卷积后大小不变...

【PyTorch】使用手册

十一城

10-26

1281

1.9.1

Pytorch入门之CNN和七大CNN网络

Ton的博客

10-11

2725

CNN的介绍我就不写了，基本的都知道，用于处理图像语音的一种神经网络。在全连接层的基础上，增加了卷积层和池化层。关于卷积层和池化层填充系数padding的计算公式，两者都是都是用一个核（窗口）去处理，卷积核是为了取得图像的信息，包含了网络的学习参数，池化层是为了突出图像重要信息和缩小图像规模（分为最大池化和平均池化），不含学习参数，但两者的计算模式都是一个窗口计算得到1个值，故计算模式是相同的。需要注意的是，Pytorch中的nn.Conv2d和nn.Maxpool中的padding系数是指填充一边

Pytorch常用函数手册

weixin_46556352的博客

03-07

1728

第六章torch.nn.init .............................................................................................................. 144。第十四章torch.utils.model_zoo .......................................................................................... 168。

关于pytorch中BN层（具体实现）的一些小细节

Harvey_Hawk的博客

01-14

5323

最近在做目标检测，需要把训好的模型放到嵌入式设备上跑前向，因此得把各种层的实现都用C手撸一遍，，，此为背景。其他层没什么好说的，但是BN层这有个小坑。pytorch在打印网络参数的时候，只打出weight和bias这两个参数。咦，说好的BN层有四个参数running_mean、running_var 、gamma 、beta的呢？一开始我以为是pytorch把BN层的计算简化成weight *...

深度学习-Pytorch：Pytorch 创建CNN神经网络模型【ResNet模型】

u013250861的博客

02-20

946

一、自定义ResNet神经网络-Pytorch【cifar10图片分类数据集】 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F # 两层的残差学习单元 BasicBlock [(3×3

Pytorch深度学习（4） -- BN层及ResNet + DenseNet实现

weixin_44880916的博客

02-16

1977

Pytorch深度学习（4） -- BN层及ResNet + DenseNet实现1.批量归一化(BN)2.ResNet2.1 残差块2.2 ResNet 模型实现结构：3.DenseNet 稠密连接网络3.1 稠密块（DenseBlock）3.3 过滤层（transition_block）3.4 DenseNet模型总实现 1.批量归一化(BN) nn.BatchNorm2d(6) — 卷积...

PyTorch CNN实现电影评论情感分析

#### PyTorch CNN在情感分类中的应用在情感分析领域，卷积神经网络（CNN）已经在处理图像数据中显示出了卓越的能力。然而，随着自然语言处理（NLP）的发展，CNN也逐渐被应用于文本数据，尤其是在文本分类任务中。...