原文:PyTorch筆記--卷積的實現

卷積的模塊在PyTorch中分為一維 二維和三維。在函數名上的體現是 d d d。 一維卷積層,輸入的尺度是 N, C in,L in ,輸出尺度 N,C out,L out 。一維卷積一般用於文本數據,只對寬度進行卷積,對高度不卷積。 二維卷積層, 輸入的尺度是 N, C in,H,W ,輸出尺度 N,C out,H out,W out in channels int 輸入信號的通道 out c ...

2021-08-18 21:41 0 123 推薦指數:

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[PyTorch 學習筆記] 3.2 卷積

本章代碼:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 這篇文章主要介紹了 PyTorch 中常用的卷積層,包括 3 個部分。 1D/2D/3D ...

Sun Aug 30 17:20:00 CST 2020 0 504
pytorch 不使用轉置卷積實現上采樣

上采樣(upsampling)一般包括2種方式: Resize,如雙線性插值直接縮放,類似於圖像縮放,概念可見最鄰近插值算法和雙線性插值算法——圖像縮放 Deconvolution,也叫Transposed Convolution,可見逆卷積的詳細解釋ConvTranspose2d ...

Sat Aug 24 00:28:00 CST 2019 0 2782
Pytorch實現卷積神經網絡CNN

Pytorch是torch的Python版本,對TensorFlow造成很大的沖擊,TensorFlow無疑是最流行的,但是Pytorch號稱在諸多性能上要優於TensorFlow,比如在RNN的訓練上,所以Pytorch也吸引了很多人的關注。之前有一篇關於TensorFlow實現的CNN可以用 ...

Sat Sep 16 19:46:00 CST 2017 0 28673
【學習筆記Pytorch深度學習-網絡層之卷積

卷積概念 什么是卷積? 以上圖為例,中間為卷積核,在輸入圖像上進行滑動,當滑動到當前位置時,其卷積運算操作是對卷積核所覆蓋像素,進行權值和對應位置處像素的乘加: \(\ output= (7*0+7*(-1)+6*0+7*(-1)+7*5+6*(-1)+6*0+6 ...

Fri Aug 07 06:53:00 CST 2020 0 606
經典的卷積神經網絡及其Pytorch代碼實現

1.LeNet   LeNet是指LeNet-5,它是第一個成功應用於數字識別的卷積神經網絡。在MNIST數據集上,可以達到99.2%的准確率。LeNet-5模型總共有7層,包括兩個卷積層,兩個池化層,兩個全連接層和一個輸出層。 import torch import ...

Fri Dec 20 19:16:00 CST 2019 1 3422
卷積神經網絡概念及使用 PyTorch 簡單實現

卷積神經網絡   卷積神經網絡(CNN)是深度學習的代表算法之一 。具有表征學習能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類,因此也被稱為“平移不變人工神經網絡”。隨着深度學習理論的提出和數值計算設備的改進,卷積神經網絡得到了快速發展,並被應用於 計算機視覺、 自然語言處理等領域 ...

Tue Sep 17 19:08:00 CST 2019 0 895
 
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