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Pytorch+PyG實(shí)現(xiàn)EdgeCNN過程示例詳解_python_腳本之家
1.EdgeCNN簡介EdgeCNN是一種用于圖像點(diǎn)云處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)模型。與傳統(tǒng)的CNN僅能處理圖片二維數(shù)據(jù)不同,EdgeCNN可以對(duì)三維點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)周圍的局部鄰域進(jìn)行操作,并適用于物體識(shí)別、深度估計(jì)、自動(dòng)駕駛等多項(xiàng)任務(wù)。2. 實(shí)現(xiàn)步驟2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在本實(shí)驗(yàn)中,我們使用了一個(gè)包含4萬個(gè)點(diǎn)云
www.dbjr.com.cn/article/2818...htm 2025-5-26
詳解Pytorch+PyG實(shí)現(xiàn)GCN過程示例_python_腳本之家
self.conv2=GCNConv(16, dataset.num_classes) defforward(self, x, edge_index): x=self.conv1(x, edge_index) x=F.relu(x) x=F.dropout(x, training=self.training) x=self.conv2(x, edge_index) returnF.log_softmax(x, dim=1) 定義訓(xùn)練過程 訓(xùn)練具體流程如下: 對(duì)于每個(gè)epoch,進(jìn)行隨機(jī)梯度下...
www.dbjr.com.cn/article/2818...htm 2025-5-27
pytorch中的embedding詞向量的使用方法_python_腳本之家
一起跟隨小編過來看看吧 Embedding 詞嵌入在 pytorch 中非常簡單,只需要調(diào)用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示單詞的總數(shù)目,n 表示詞嵌入的維度,其實(shí)詞嵌入就相當(dāng)于是一個(gè)大矩陣,矩陣的每一行表示一個(gè)單詞。 emdedding初始化 默認(rèn)是隨機(jī)初始化的 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 importtorch...
www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-5-18
基于PyTorch實(shí)現(xiàn)EdgeCNN的實(shí)戰(zhàn)教程_python_腳本之家
本文我們將使用PyTorch來簡易實(shí)現(xiàn)一個(gè)EdgeCNN,不使用PyG庫,讓新手可以理解如何PyTorch來搭建一個(gè)簡易的圖網(wǎng)絡(luò)實(shí)例demo。 一、導(dǎo)入相關(guān)庫 本項(xiàng)目是采用自己實(shí)現(xiàn)的EdgeCNN,并沒有使用 PyG 庫,原因是為了幫助新手朋友們能夠?qū)dgeConv的原理有個(gè)更深刻的理解,如果熟悉之后可以嘗試使用PyG庫直接調(diào)用 EdgeConv 這個(gè)圖層即可。
www.dbjr.com.cn/article/2759...htm 2025-5-6
Pytorch PyG實(shí)現(xiàn)EdgePool圖分類_python_腳本之家
EdgePool是一種用于圖分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)模型。其主要思想是通過 edge pooling 上下采樣優(yōu)化圖像大小,減少空間復(fù)雜度,提高分類性能。 實(shí)現(xiàn)步驟 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 一般來講,在構(gòu)建較大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí),我們都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范、歸一和清洗處理,以便后續(xù)語義分析或深度學(xué)習(xí)操作。而在圖像數(shù)據(jù)集中...
www.dbjr.com.cn/article/2818...htm 2025-6-7
Pytorch結(jié)合PyG實(shí)現(xiàn)MLP過程詳解_python_腳本之家
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www.dbjr.com.cn/article/2818...htm 2025-5-16
Pytorch統(tǒng)計(jì)參數(shù)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量方式_python_腳本之家
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。 您可能感興趣的文章: PyTorch 中的 torch.utils.data 解析(推薦) Pytorch中如何調(diào)用forward()函數(shù) 基于PyTorch實(shí)現(xiàn)EdgeCNN的實(shí)戰(zhàn)教程微信公眾號(hào)搜索 “ 腳本之家” ,選擇關(guān)注 程序猿的那些事、送書等活動(dòng)等著你 原文鏈接:https://blog.csdn.net...
www.dbjr.com.cn/article/2758...htm 2025-6-3
pytorch中的torch.nn.Conv2d()函數(shù)圖文詳解_python_腳本之家
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