pytorch中padding=same

  • 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 ...

  • PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式

    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 ...

  • 在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

    pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gp ...

  • PyTorch中反卷积的用法详解

    pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, str ...

  • pytorch中的卷积和池化计算方式详解

    TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项,它是数字0,1,2,3等等,默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍 ...

  • 在Pytorch中计算卷积方法的区别详解(conv2d的区别)

    在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilati ...

  • pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解

    import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn F.upsample(input, size=None, scale_factor=None ...

  • Pytorch中膨胀卷积的用法详解

    卷积和膨胀卷积 在深度学习中,我们会碰到卷积的概念,我们知道卷积简单来理解就是累乘和累加,普通的卷积我们在此不做赘述,大家可以翻看相关书籍很好的理解. 最近在做项目过程中,碰到Pytorch中使用膨胀 ...

  • pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

    padding操作是给图像外围加像素点. 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理. 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框.具体代码如下: imp ...

  • 在pytorch中动态调整优化器的学习率方式

    在深度学习中,经常需要动态调整学习率,以达到更好地训练效果,本文纪录在pytorch中的实现方法,其优化器实例为SGD优化器,其他如Adam优化器同样适用. 一般来说,在以SGD优化器作为基本优化器, ...

  • pytorch中的weight-initilzation用法

    pytorch中的权值初始化 官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Module.apply(fn) # 递归的 ...

  • 浅谈PyTorch中in-place operation的含义

    in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是直接在原来的内存上改变它的值.可以把它成为原地操作符. 在pytorch中经常加后缀&qu ...

  • PyTorch 中的傅里叶卷积实现示例

    PyTorch 中的傅里叶卷积实现示例

    卷积 卷积在数据分析中无处不在.几十年来,它们一直被用于信号和图像处理.最近,它们成为现代神经网络的重要组成部分.如果你处理数据的话,你可能会遇到错综复杂的问题. 数学上,卷积表示为: 尽管离散卷积在 ...

  • pytorch中的nn.ZeroPad2d()零填充函数实例详解

    pytorch中的nn.ZeroPad2d()零填充函数实例详解

    在卷积神经网络中,有使用设置padding的参数,配合卷积步长,可以使得卷积后的特征图尺寸大小不发生改变,那么在手动实现图片或特征图的边界零填充时,常用的函数是nn.ZeroPad2d(),可以指定t ...

  • 在Pytorch中简单使用tensorboard

    在Pytorch中简单使用tensorboard

    一.tensorboard的简要介绍 TensorBoard是一个独立的包(不是pytorch中的),这个包的作用就是可视化您模型中的各种参数和结果. 下面是安装: pip install tenso ...

  • 关于Pytorch中模型的保存与迁移问题

    目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言 各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天 ...

  • Pytorch中torch.flatten()和torch.nn.Flatten()实例详解

    torch.flatten(x)等于torch.flatten(x,0)默认将张量拉成一维的向量,也就是说从第一维开始平坦化,torch.flatten(x,1)代表从第二维开始平坦化. import ...

  • pytorch中的torch.nn.Conv2d()函数图文详解

    pytorch中的torch.nn.Conv2d()函数图文详解

    目录 一.官方文档介绍 二.torch.nn.Conv2d()函数详解 参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) 参数groups——分组卷积 总结 一.官方文档介绍 官网 nn.Conv2d ...

  • PyTorch中的squeeze()和unsqueeze()解析与应用案例

    PyTorch中的squeeze()和unsqueeze()解析与应用案例

    目录 1.torch.squeeze 2.torch.unsqueeze 3.例子 附上官网地址: https://pytorch.org/docs/stable/index.html 1.torch ...

  • 在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法

    step: 1.将标签转换为one-hot形式. 2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值 即可在Pytorch中使用样本权重. eg: 对于单个样本:loss = - Q * log ...

  • 在pytorch中查看可训练参数的例子

    pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

    • 2024-04-26

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