pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample
文章引用：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1）Upsample 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial，如jpg、png ...
原文：pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample
Vision layers Upsample 上采样一个给定的多通道的 D temporal,如向量数据 , D spatial，如jpg png等图像数据 or D volumetric，如点云数据 数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x optional depth x optional height x width。因此对于一个空间spatial输入，我们期待 ...
2019-08-23 15:51 0 18881 推荐指数：
相关推荐
Pytorch: torch.nn
自定义层Linear必须继承nn.Module，并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数，即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self)，推荐使用第一种用法，尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...
pytorch模块介绍：torch.nn
一、简介 nn全称为neural network,意思是神经网络，是torch中构建神经网络的模块。 二、子模块介绍 2.1 nn.functional 该模块包含构建神经网络需要的函数，包括卷积层、池化层、激活函数、损失函数、全连接函数 ...
【pytorch】torch.nn 模块笔记
简介 pytorch中其实一般没有特别明显的Layer和Module的区别，不管是自定义层、自定义块、自定义模型，都是通过继承Module类完成的。其实Sequential类也是继承自Module类的。 torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。构建于autograd之上，可以用 ...
Pytorch中torch.nn使用
本文将介绍： torch.nn包 定义一个简单的nn架构 定义优化器、损失函数 梯度的反向传播 将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包 torch.nn包来构建网络； torch.nn.Module类作为自定义类的基类 ...
到底什么是TORCH.NN？
该教程是在notebook上运行的，而不是脚本，下载notebook文件。 PyTorch提供了设计优雅的模块和类：torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader，以创建和训练神经网络。为了充分利用其功能，并根据问题进行自定义，需要充分理解它们做的是什么 ...
pytorch torch.nn.functional实现插值和上采样
interpolate 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D ...
pytorch中文文档-torch.nn常用函数-待添加
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1）卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation ...