pytorch自定义卷积实现边缘提取 / 张生荣

pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式

一卷积操作:在pytorch搭建起网络时,大家通常都使用已有的框架进行训练,在网络中使用最多就是卷积操作,最熟悉不过的就是 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_chan ...

在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化.但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值. 核心思想就是构 ...

自定义Autograd函数对于浅层的网络,我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程.但是当网络变得很大时,特别是在做深度学习时,网络结构变得复杂.前向传播和反向传播也随之变得复杂,手动书写这两个过程 ...

目录前言一. 数据预处理二. 定义网络三. 训练模型前言数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据,而且其使用的数据都是官方给出的数据.如果我们有自己收集的数据集,如何用来训练网络呢?此时需要我们自己定义好数据处理接口. ...

nn.Module中定义参数:不需要加cuda,可以求导,反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = n ...

任务要求: 自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下: import torch from torch.autograd imp ...

如下所示: import numpy as np from torchvision.transforms import Compose, ToTensor from torch import nn i ...

错误信息: RuntimeError: in-place operations can be only used on variables that don't share storage with ...

pytorch自定义不可导激活函数今天自定义不可导函数的时候遇到了一个大坑. 首先我需要自定义一个函数:sign_f import torch from torch.autograd import ...

目录容量控制和预处理读取数据集 2012年,AlexNet横空出世.它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征.它一举打破了计算机视觉研究的现状.AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大 ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

目录前言 1. 效果图 2. 完整代码 3. 代码说明 4. 可视化梯度,feature 总结前言文章中的代码是参考基于Pytorch的特征图提取编写的代码本身很简单这里只做简单的描述. 1. ...

目录 PyTorch中实现卷积的重要基础函数 1.nn.Conv2d: 2.nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 3.nn.ReLU() 4.x.view() 全部代码 PyTorc ...

目录正文 1. 加载数据集 2. 迭代和可视化数据集 3.创建自定义数据集 3.1 __init__ 3.2 __len__ 3.3 __getitem__ 4. 使用 DataLoaders 为训 ...

[源码GitHub地址]:点击进入 1. 问题描述之前写了一篇关于<pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据>的博客,但存在一个问题,我们不能在Data ...

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 torch.nn.Conv2d中自定义权重 torch.nn.Conv2d()用法讲解用法参数相关形状总结 torch.nn.Conv2d中自定义权重 torch.nn.Conv2d函数 ...

自定义数据集在训练深度学习模型之前,样本集的制作非常重要.在pytorch中,提供了一些接口和类,方便我们定义自己的数据集合,下面完整的试验自定义样本集的整个流程. 开发环境 Ubuntu 18.0 ...