Pytorch-nn.BatchNorm2d()
Pytorch官方文档： 测试代码： 转自：https://blog.csdn.net/tmk_01/article/details/80679549 import torchimport torch.nn as nnm = nn.BatchNorm2d(2,affine=True ...
原文：pytorch——nn.BatchNorm1d()
版权声明：本文为CSDN博主 七月听雪 的原创文章，遵循CC . BY SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https: blog.csdn.net qq article details import torch import torch.nn as nn m nn.BatchNorm d With Learnable Parameters print m: , m n nn. ...
2021-04-21 17:17 0 1205 推荐指数：
相关推荐
Pytorch-nn.ConvTransposed2d()
ConvTransposed2d()其实是Conv2d()的逆过程，其参数是一样的 Conv2d(): output = (input+2*Padding-kernelSize) / stride + 1(暂时不考虑outputPadding 注意：outputPadding ...
pytorch torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 此函数的作用是对输入的每个batch数据做归一化处理,目的是数据合理分布，加速计算过程，函数 ...
pytorch之nn.Conv1d详解
class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) :输入信号的通道。在文本 ...
Pytorch中nn.Conv2d的用法
Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义： class torch.nn.Conv2d(in_channels ...
pytorch之nn.Conv1d详解
转自：https://blog.csdn.net/sunny_xsc1994/article/details/82969867，感谢分享 pytorch之nn.Conv1d详解 ...
Pytorch中nn.Dropout2d的作用
Pytorch中nn.Dropout2d的作用 首先，关于Dropout方法，这篇博文有详细的介绍。简单来说, 我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征 dropout方法有很多类型，图像处理中最 ...