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如何將yolov5中的PANet層改為BiFPN詳析_python_腳本之家
class BiFPN_Add2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2): super(BiFPN_Add2, self).__init__() # 設(shè)置可學(xué)習(xí)參數(shù) nn.Parameter的作用是:將一個(gè)不可訓(xùn)練的類型Tensor轉(zhuǎn)換成可以訓(xùn)練的類型parameter # 并且會(huì)向宿主模型注冊該參數(shù) 成為其一部分 即model.parameters()會(huì)包含這個(gè)parameter # 從而在參數(shù)優(yōu)...
www.dbjr.com.cn/article/2531...htm 2025-5-29
pytorch 自定義參數(shù)不更新方式_python_腳本之家
今天小編就為大家分享一篇pytorch 自定義參數(shù)不更新方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧nn.Module中定義參數(shù):不需要加cuda,可以求導(dǎo),反向傳播1 2 3 4 5 6 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = nn.Parameter(torch.rand(1)) print("no-...
www.dbjr.com.cn/article/1778...htm 2025-5-15