CNN的Pytorch实现(LeNet)
CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇CNN的详解，可是累坏了老僧我。写完后拿给朋友看，朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好，然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗。我想想，的确如此。那个源码是我当时《动手学pytorch》的时候整理的，里面有很多包装 ...
原文：Pytorch系列:（五）CNN
卷积 Conv d D卷积函数和参数如下 参数说明： in channels: 输入通道数，RGB图片一般是 out channels: 输出通道，也可以理解为kernel的数量 kernel size：kernel的和宽设置 kernel 输出尺寸计算： lfloor n h k h p h s h rfloor lfloor n w k w p w s w rfloor stride：kern ...
2021-05-16 21:31 0 206 推荐指数：
相关推荐
Pytorch写CNN
用Pytorch写了两个CNN网络，数据集用的是FashionMNIST。其中CNN_1只有一个卷积层、一个全连接层，CNN_2有两个卷积层、一个全连接层，但训练完之后的准确率两者差不多，且CNN_1训练时间短得多，且跟两层的全连接的准确性也差不多，看来深度学习水很深，还需要进一步调参和调整 ...
Pytorch和CNN图像分类
Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不 ...
【神经网络】CNN在Pytorch中的使用
因为研究方向为关系抽取，所以在文本的处理方面，一维卷积方法是很有必要掌握的，简单介绍下加深学习印象。 Pytorch官方参数说明： Conv1d class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride ...
【PyTorch】训练一个最简单的CNN
导入相关包 torch.nn.functional中包含relu()，maxpool2d()等 CNN 常用操作。 显示 pytorch 环境版本及是否使用 GPU 下载FashionMNIST数据集并转换格式为Tensor（Extract & Transform） 继承 ...
pytorch卷积神经网络CNN实例
pytorch卷积神经网络训练 关于卷积神经网络（CNN）的基础知识此处就不再多说，详细的资料参考我在CSDN的说明 CNN卷积神经网络原理流程整理 以下是一个可视化展示卷积过程的网站 https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/ 一、使用 ...
用CNN对CIFAR10进行分类（pytorch）
CIFAR10有60000个\(32*32\)大小的有颜色的图像，一共10种类别，每种类别有6000个。 训练集一共50000个图像，测试集一共10000个图像。 先载入数据集 再定义网络架 ...
pytorch-卷积神经网络(cnn)
卷积神经网络(cnn)： 卷积： 卷积在pytorch中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是torch.nn.functional.conv2d()。 1.输入： 首先需要输入一个torch.autograd.Variable()的类型输入参数 ...