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 ...
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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莫煩視頻網址 這個代碼實現了預測和可視化 去掉可視化進行代碼簡化 ...
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 ...
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 ...
利用VGG-16對Dogs-vs-Cats數據集進行訓練,裁剪VGG-16可以獲得3x的運算加速和4x的模型減小 簡介 puring神經網絡是一個古老的idea,具體可以追溯到1990年(與Yan ...
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 ...
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 ...
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 ...