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淺談pytorch池化maxpool2D注意事項_python_腳本之家
注意:在搭建網(wǎng)絡(luò)的時候用carpool2D的時候,讓高度和寬度方向不同池化時, 用如下: nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 1)) 千萬不要用: nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 0)), 這樣在用交叉熵做損失函數(shù)的時候,有時候會出現(xiàn)loss為
www.dbjr.com.cn/article/1806...htm 2025-5-25
PyTorch實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建詳解_python_腳本之家
MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 1、kernel_size為池化核的大小 2、stride為步長 3、padding為填充情況 3、nn.ReLU() nn.ReLU()用來實現(xiàn)Relu函數(shù),實現(xiàn)非線性。 4、x.view() x.view用于reshape特征層的形狀。 全部代碼 這是一...
www.dbjr.com.cn/article/2470...htm 2025-6-9
Pytorch maxpool的ceil_mode用法_python_腳本之家
super(Net,self).__init__() self.maxp=nn.MaxPool2d(kernel_size=2, ceil_mode=False) defforward(self, x): x=self.maxp(x) returnx square_size=6 inputs=torch.randn(1,1, square_size, square_size) foriinrange(square_size): inputs[0][0][i]=i*torch.ones(square_size) inputs=Va...
www.dbjr.com.cn/article/1806...htm 2025-5-28
pytorch 輸出中間層特征的實例_python_腳本之家
self.conv2=nn.Sequential(nn.Conv2d(16,32,4,1,2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2,2)) self.out=nn.Linear(32*7*7,10) defforward(self,x): per_out=[]###修改處### x=self.conv1(x) per_out.append(x)# conv1 x=self.conv2(x) per_out.append...
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-29
PyTorch詳解經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)ResNet實現(xiàn)流程_python_腳本之家
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) 定義殘差組模塊: 1 2 3 4 5 # ResNet模塊 conv_2=nn.Sequential(*resnet_block(64,64,2, first_block=True)) conv_3=nn.Sequential(*resnet_block(64,128,2)) conv_4=nn.Sequential(*resnet_block(128,256,2)) ...
www.dbjr.com.cn/article/2470...htm 2025-6-7
TensorFlow tf.nn.max_pool實現(xiàn)池化操作方式_python_腳本之家
max pooling是CNN當(dāng)中的最大值池化操作,其實用法和卷積很類似有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d實現(xiàn)卷積的方式tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)參數(shù)是四個,和卷積很類似:第一個參數(shù)value:需要池化的輸入,一般池化層接在卷積層后面,所以輸入通常是feature map,依然...
www.dbjr.com.cn/article/1777...htm 2025-6-7
Pytorch之8層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)Cifar-10圖像分類驗證集準確率94.71%_pytho...
layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) else: layers.append(Block(self.inchannel, v, self.res)) self.inchannel = v # 輸入通道數(shù)改為上一層的輸出通道數(shù) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = self.futures(x) # view(out.size(0), -1): change tens...
www.dbjr.com.cn/article/2789...htm 2025-6-7