nn.Conv2是一個類,而F.conv2d是一個函數 這兩個功能並無區別,這兩種實現方式同時存在的原因如下 在建圖過程中,往往有兩種層,一種如全連接層 當中是有Variable ,另外一種是如Pooling Relu層,當中是沒有Variable 如果所有的層都用 ...
測試代碼: import torch import torch.nn as nn m nn.ReLU inplace True input torch.randn print input output m input print output print input 輸出為: tensor . , . , . , . , . , . , . , . , . , . tensor . , . , . ...
2018-12-10 14:55 0 1601 推薦指數:
nn.Conv2是一個類,而F.conv2d是一個函數 這兩個功能並無區別,這兩種實現方式同時存在的原因如下 在建圖過程中,往往有兩種層,一種如全連接層 當中是有Variable ,另外一種是如Pooling Relu層,當中是沒有Variable 如果所有的層都用 ...
大部分nn中的層class都有nn.function對應,其區別是: nn.Module實現的layer是由class Layer(nn.Module)定義的特殊類,會自動提取可學習參數nn.Parameter nn.functional中的函數更像是純函數,由def function ...
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在寫 PyTorch 代碼時,我們會發現在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重復的操作,比如卷積、激活、池化。這些操作有什么不同?各有 ...
從 relu 的多種實現來看 torch.nn 與 torch.nn.functional 的區別與聯系 relu多種實現之間的關系 relu 函數在 pytorch 中總共有 3 次出現: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional.relu ...
interpolate 根據給定的size或scale_factor參數來對輸入進行下/上采樣 使用的插值算法取決於參數mode的設置 支持目前的temporal(1D, 如 ...
padding操作是給圖像外圍加像素點。 為了實際說明操作過程,這里我們使用一張實際的圖片來做一下處理。 這張圖片是大小是(256,256),使用pad來給它加上一個黑色的邊框。具體代碼如 ...
在寫代碼時發現我們在定義Model時,有兩種定義方法: 那么這兩種方法到底有什么區別呢,我們通過下述代碼看出差別,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn.functional ...
1. torch.nn與torch.nn.functional之間的區別和聯系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之間的差別如下,我們以conv2d的定義為例 ...