pytorch conv1d 画图详解 / 张生荣

pytorch中nn.Conv1d的用法详解

先粘贴一段official guide:nn.conv1d官方我一开始被in_channels.out_channels卡住了很久,结果发现就和conv2d是一毛一样的.话不多说,先粘代码(菜鸡的自 ...

Pytorch的线性函数主要封装了Blas和Lapack,其用法和接口都与之类似. 常用的线性函数如下: 函数功能 trace 对角线元素之和(矩阵的迹) diag 对角线元素 triu/tril ...

测试代码: import torch import torch.nn as nn m = nn.BatchNorm2d(2,affine=True) #权重w和偏重将被使用 input = torch ...

前文常用的控件介绍了不少,现在就来讨论一下手机开发中常用到的画图.要掌握Android的画图,首先就要了解一下,基本用到的如下一些图形接口: 1.Bitmap,可以来自资源/文件,也可以在程序中创建, ...

pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[in ...

什么是注意力机制注意力机制是一个非常有效的trick,注意力机制的实现方式有许多,我们一起来学习一下注意力机制是深度学习常用的一个小技巧,它有多种多样的实现形式,尽管实现方式多样,但是每一种注意力 ...

有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解一.PyTorch快速搭建神经网络方法先看实验代 ...

在Python中用matplotlib画图的时候,为了区分曲线的类型,给曲线上面加一些标识或者颜色.以下是颜色和标识的汇总. 颜色(color 简写为 c): 蓝色: 'b' (blue) 绿色: ' ...

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. requires_grad 如果有一个单一的 ...

简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅 ...

函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

背景使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和 ...

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

最近再写openpose,它的网络结构是多阶段的网络,所以写网络的时候很想用列表的方式,但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去. 其实这个问题很简单的,使用moduleList就好了 ...

主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils. ...

tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> ...