Pytorch中膨胀卷积的用法详解

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(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True): super(ConvBNReLU, self).__init__() self.op = nn.Sequential( n

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_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核,比如高斯核,发现是行不通的,因为上面的参数里面只有卷积核尺寸,而权值weight是通过梯度一直更新的,是不确定的.

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的计算方式也是稍微有一点点不同的:tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系,不能任意的输出大小:而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式:H和W的计算 class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=Non

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, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, b

在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 对由多个特征平面组成的输入信号进行2D的卷积操作.详解 torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

1.简介(torch.nn下的) 卷积层主要使用的有3类,用于处理不同维度的数据 参数 Parameters: in_channels(int) – 输入信号的通道 out_channels(int) – 卷积产生的通道 kerner_size(int or tuple) - 卷积核的尺寸 stride(int or tuple, optional) - 卷积步长 padding (int or tuple, optional)- 输入的每一条边补充0的层数 dilation(int or tu

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中使用膨胀卷积的情况,想要的输入输出是图像经过四层膨胀卷积后图像的宽高尺寸不发生变化. 开始我的思路是padding='SAME'结合strides=1来实现输入输出尺寸不变,试列好多次还是有问题,报了张量错误的提示,想了好久也没找到解决方法,上网搜了下,有些人的博客说经过膨胀卷积之后图像的尺寸不发生变化,有

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(菜鸡的自我修养) class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d,self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2), nn.BatchNorm1d(100), nn

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input:一个tensor数据 k:指明是得到前k个数据以及其index dim: 指定在哪个维度上排序, 默认是最后一个维度 largest:如果为True,按照大到小排序: 如果为False,按照小到大排序

Conv2d的简单使用 torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似,但不完全一样. 在 torch 中,Conv2d 有几个基本的参数,分别是 in_channels 输入图像的深度 out_channels 输出图像的深度 kernel_size 卷积核大小,正方形卷积只为单个数字 stride 卷积步长,默认为1 padding 卷积是否造成尺寸丢失,1为不丢失 与tensorflow不一样的是,pytorch中的使用更加清晰化,我们可以使用这种方法定义输

查询 SELECT语句用于从数据库中查询数据,当在PL/SQL中使用SELECT语句时,要与INTO子句一起使用,查询的 返回值被赋予INTO子句中的变量,变量的声明是在DELCARE中.SELECT INTO语法如下: SELECT [DISTICT|ALL]{*|column[,column,...]} INTO (variable[,variable,...] |record) FROM {table|(sub-query)}[alias] WHERE............ PL/SQL

EL 全名为Expression Language EL 语法很简单,它最大的特点就是使用上很方便.接下来介绍EL主要的语法结构: ${sessionScope.user.sex} 所有EL都是以${为起始.以}为结尾的.上述EL范例的意思是:从Session的范围中,取得 用户的性别.假若依照之前JSP Scriptlet的写法如下: User user =(User)session.getAttribute("user"); String sex =user.getSex( );

SQL%NOTFOUND 是一个布尔值.与最近的sql语句(update,insert,delete,select)发生交互,当最近的一条sql语句没有涉及任何行的时候,则返回true.否则返回false.这样的语句在实际应用中,是非常有用的.例如要update一行数据时,如果没有找到,就可以作相应操作.如: begin update table_name set salary = 10000 where emp_id = 10; if sql%notfound then insert into

JavaScript中的splice主要用来对js中的数组进行操作,包括删除,添加,替换等. 注意:这种方法会改变原始数组!. 1.删除-用于删除元素,两个参数,第一个参数(要删除第一项的位置),第二个参数(要删除的项数) 2.插入-向数组指定位置插入任意项元素.三个参数,第一个参数(插入位置),第二个参数(0),第三个参数(插入的项) 3.替换-向数组指定位置插入任意项元素,同时删除任意数量的项,三个参数.第一个参数(起始位置),第二个参数(删除的项数),第三个参数(插入任意数量的项) 示例:

最近在使用apply函数,总结一下用法. apply函数可以对DataFrame对象进行操作,既可以作用于一行或者一列的元素,也可以作用于单个元素. 例:列元素 行元素 列 行 以上这篇对pandas中apply函数的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们. 您可能感兴趣的文章: 浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别