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一、nn.Modules 我們可以定義一個模型，這個模型繼承自nn.Module類。如果需要定義一個比Sequential模型更加復雜的模型，就需要定義nn.Module模型。 定義了__init__和 forward 兩個方法，就實現了自定義的網絡模型。 _init_(),定義模型架構，實現 ...

剛學習pytorch，簡單記錄一下 輸出結果： ...

最近在訓練MobileNet時經常會對其模型參數進行各種操作，或者替換其中的幾層之類的，故總結一下用到的對神經網絡參數的各種操作方法。 1.將matlab的.mat格式參數整理轉換為tensor類型的模型參數 其中，mul和shift為量化后的乘子和移位參數（如果參數是浮點的則可 ...

借助Keras和Opencv實現的神經網絡中間層特征圖的可視化功能，方便我們研究CNN這個黑盒子里到發生了什么。 自定義網絡特征可視化 代碼： # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import ...

參考文獻：Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, ...

tensorflow中的類tf.keras.layers.Layer可用於創建神經網絡中的層，使用說明如下。 使用tf.keras.layers.Layer創建自定義的層 創建一個層 創建一個張量並輸入該層 參考文獻： tensorflow2.0 - 自定義layer ...

訓練一個神經網絡往往只需要簡單的幾步： 准備訓練數據 初始化模型的參數 模型向往計算與向后計算 更新模型參數 設置相關的checkpoint 如果上述的每個步驟都需要我們寫Python的代碼去一步步實現，未免顯的繁瑣，好在MXNet提供了Module模塊來解決這個問題 ...