BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle,主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要 ...
PyTorch有多种方法搭建神经网络,下面识别手写数字为例,介绍 种搭建神经网络的方法。 方法一:torch.nn.Sequential torch.nn.Sequential类是torch.nn中的一种序列容器,参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 import torch.nn as nn class Net nn.Module : def init self : super Net, s ...
2020-05-02 12:19 0 1135 推荐指数:
BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle,主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要 ...
一、nn.Modules 我们可以定义一个模型,这个模型继承自nn.Module类。如果需要定义一个比Sequential模型更加复杂的模型,就需要定义nn.Module模型。 定义了__init__和 forward 两个方法,就实现了自定义的网络模型。 _init_(),定义模型架构,实现 ...
上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使 ...
autograd 及Variable Autograd: 自动微分 autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...
这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...
一、第一种方式(可以配合一些条件判断语句动态添加) 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name:某层次的名字;module:需要添加的子模块,如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中 ...
大家好,今天分享一下如何选择神经网络模型,神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法,在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似,可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说,神经网络体系结构可以分为三类: 1、前馈神经网络:是最常见的类型。第一层是输入,最后一层 ...
神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...