Pytorch: torch.nn
自定義層Linear必須繼承nn.Module，並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數，即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self)，推薦使用第一種用法，盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
原文：pytorch中torch.nn構建神經網絡的不同層的含義
主要是參考這里,寫的很好PyTorch 入門實戰 四 利用Torch.nn構建卷積神經網絡 卷積層nn.Con d 常用參數 in channels:輸入通道數 out channels:輸出通道數 kernel size:濾波器 卷積核 大小，寬和高相等的卷積核可以用一個數字表示，例如kernel size 否則用不同數字表示，例如kernel size ， stride : 表示濾波器滑動的步 ...
2019-03-15 12:06 0 717 推薦指數：
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； nn.Module，包含了所有神經網絡層，比如卷積層或者是線性層； torch.nn.Functional包 ...
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簡介 pytorch中其實一般沒有特別明顯的Layer和Module的區別，不管是自定義層、自定義塊、自定義模型，都是通過繼承Module類完成的。其實Sequential類也是繼承自Module類的。 torcn.nn是專門為神經網絡設計的模塊化接口。構建於autograd之上，可以用 ...
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Vision layers 1）Upsample 上采樣一個給定的多通道的 1D (temporal,如向量數據), 2D (spatial，如jpg、png等圖像數據) or 3D ...