Pytorch 3通道 CNN 示例 / 张生荣

Python实现CNN的多通道输入实例

CNN可以同时进行多通道的输入,例如一张彩色图片可以分解成RGB三个通道输入给CNN,当使用自己的数据集时,可以通过numpy来实现数据的多通道输入. 假设我们有两个组数据a和b: a = np.li ...

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): ...

model.py: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy a ...

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser(des ...

目录一.tensor的创建 1.使用tensor 2.使用Tensor 3.随机初始化 4.其他数据生成 ①torch.full ②torch.arange ③linspace和logspace ④ ...

目录一.激活函数 1.Sigmoid函数 2.Tanh函数 3.ReLU函数二.损失函数及求导 1.autograd.grad 2.loss.backward() 3.softmax及其求导三. ...

目录 goroutine 通道 Range 和 Close Select 官方留的两道练习题等价的二叉树网络爬虫源码地址 goroutine goroutine是由Go运行时管理的轻量级线程. ...

目录 Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器: softmax分类器和感知机分类器 Softmax分类器 Softmax分类是一种常用的多类别分类算 ...

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用. 碰巧最近入门了一门非常的深度学习框 ...

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 ...

Redis是一个开源的,先进的 key-value 存储可用于构建高性能,可扩展的 Web 应用程序的解决方案.Redis官方网网站是:http://www.redis.io/,如下: Redis 有 ...

一.创建一个进程要创建一个进程,最简单的方式是用一个目标函数实例化一个Process对象,然后与threading一样调用start()函数让它工作.示例如下: import multiproces ...

简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许 ...

目录 1.CNN卷积层 2. 池化层 3.数据批量标准化 4.nn.Module类 ①各类函数 ②容器功能 ③参数管理 ④调用GPU ⑤存储和加载 ⑥训练.测试状态切换 ⑦ 创建自己的层 5.数据增强 ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

环境系统:win10 cpu:i7-6700HQ gpu:gtx965m python : 3.6 pytorch :0.3 数据下载来源自Sasank Chilamkurthy 的教程: 数据: ...

普通卷积使用nn.Conv2d(),一般还会接上BN和ReLu 参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias,相对来说表示对参数量影响很小,所以后面不考虑) class ConvBNReLU ...

上回书说到了对人脸的检测,这回就开始正式进入人脸识别的阶段. 关于人脸识别,目前有很多经典的算法,当我大学时代,我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法,原理是先将图像灰度化,然后将图像每行首尾相接拉成 ...

import numpy as np import sys def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result ...

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 ...