padding=same的参数 pytorch / 张生荣

基于pytorch padding=SAME的解决方式

tensorflow中的conv2有padding='SAME'这个参数.吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2(f为卷积核大小)时则是SAME策略.但是这个没有考虑到空洞卷积的情况,也没有 ...

一直都对CSS中Padding 属性中参数个数的定义颇为困惑,例如: body { padding: 32px;} body { padding: 32px 24px; } body { paddin ...

简介我们知道,在对图像执行卷积操作时,如果不对图像边缘进行填充,卷积核将无法到达图像边缘的像素,而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化,这会造成许多麻烦. 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配 ...

param.numel() 返回param中元素的数量统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) pr ...

Pytorch凭借动态图机制,获得了广泛的使用,大有超越tensorflow的趋势,不过在工程应用上,TF仍然占据优势.有的时候我们会遇到这种情况,需要把模型应用到工业中,运用到实际项目上,TF支持的 ...

pytorch 在torchvision包里面有很多的的打包好的数据集,例如minist,Imagenet-12,CIFAR10 和CIFAR100.在torchvision的dataset包里面,用 ...

翻译自 https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html 主要讲解了torchvision.models的使用 torchvision.m ...

目录模型的保存与加载保存和加载模型参数保存和加载模型参数与结构总结模型的保存与加载首先,需要导入两个包 import torch import torchvision.models as ...

目录前言一.CNN解决了什么问题? 二.CNN网络的结构 2.1 卷积层 - 提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结:标准的卷积操作卷积的意义 1x1卷积的重大意义 2.2 激活函数 2. ...

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow] tf.nn.conv2d实现卷积的方式 tf.nn.max_pool(val ...

2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本.AlexNet以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC ...

刚入pytorch的坑,代码还没看太懂.之前用keras用习惯了,第一次使用pytorch还有些不适应,希望广大老司机多多指教. 首先说说,我们如何可视化模型.在keras中就一句话,keras.su ...

在很多神经网络中,往往会出现多个层共享一个权重的情况,pytorch可以快速地处理权重共享问题. 例子1: class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): ...

当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现 ...

以channel Attention Block为例子 class CAB(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): sup ...

pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法,有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight,而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的,此时可以使用torch.nn.functi ...

目录 pytorch查看模型model参数parameters pytorch查看模型参数总结 1:DNN_printer 2:parameters 3:get_model_complexity_in ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...