关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式

下图所示为最大值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size: 卷积核大小（一般为3，即3x3的卷积核）, stride:步，还有一个新的size。

从图中可以看出，它将维度4x4的去池化结果变为5x5。主要通过排序的方法，将4x4里面的元素按行展开为（0,0,0,0,0,6,0,8,0,0,0,0,0,14...），然后按照次序放到5x5的矩阵里面。

以上这篇关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式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。

赞 (0)

相关推荐

  • Pytorch之parameters的使用

    1.预构建网络 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5*5 square convolution # kernel self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # an affine operation: y = Wx +

  • Pytorch中实现只导入部分模型参数的方式

    我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一部分参数也是没有的(missed).如果依旧使用torch.load(model.state_dict())的办法,就会出现 xxx expected,xxx missed类似的错误.那么在这种情况下,该如何导入模型呢? 好在Pytorch中的模型参数使用字典保存的,键是参数的名称,值是参数的具体数

  • pytorch中获取模型input/output shape实例

    Pytorch官方目前无法像tensorflow, caffe那样直接给出shape信息,详见 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/3043 以下代码算一种workaround.由于CNN, RNN等模块实现不一样,添加其他模块支持可能需要改代码. 例如RNN中bias是bool类型,其权重也不是存于weight属性中,不过我们只关注shape够用了. 该方法必须构造一个输入调用forward后(model(x)调用)才可获取shape #coding

  • 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

  • 关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式

    下图所示为最大值的去池化操作,主要包括三个参数,kernel_size: 卷积核大小(一般为3,即3x3的卷积核), stride:步,还有一个新的size. 从图中可以看出,它将维度4x4的去池化结果变为5x5.主要通过排序的方法,将4x4里面的元素按行展开为(0,0,0,0,0,6,0,8,0,0,0,0,0,14...),然后按照次序放到5x5的矩阵里面. 以上这篇关于Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式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

  • Pytorch 卷积中的 Input Shape用法

    Pytorch 卷积中的 Input Shape用法

    先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in,H,W),输出尺度(N,C_out,H_out,W_out)的计算方式 这里比较奇怪的是这个卷积层居然没有定义input shape,输入尺寸明明是:(N, C_in, H,W),但是定义中却只需

  • C++中vector操作方式详解(多种方式)

    1. vector: 1.1 vector 说明 vector是向量类型,可以容纳许多类型的数据,因此也被称为容器 (可以理解为动态数组,是封装好了的类) 进行vector操作前应添加头文件#include <vector> 1.2 vector初始化: 方式1. //定义具有10个整型元素的向量(尖括号为元素类型名,它可以是任何合法的数据类型),不具有初值,其值不确定 vector<int>a(10); 方式2. //定义具有10个整型元素的向量,且给出的每个元素初值为1 vec

  • 解决pytorch 损失函数中输入输出不匹配的问题

    一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\python35\python35\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 491, in __call__  result = self.forward(*input, **kwargs) File "C:\Users\Ra

  • jQuery中size()方法用法实例

    本文实例讲述了jQuery中size()方法用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 此方法可以返回jQuery对象集合中元素的数目. size()方法的返回值与jQuery对象的length属性一致. 语法结构: 复制代码 代码如下: $(selector).size() 实例代码: 复制代码 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=" utf-8"> <meta na

  • 简述Matlab中size()函数的用法

    size()函数用来获取矩阵的行数和列数. (1)s=size(A), 当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数. (2)[r,c]=size(A), 当有两个输出参数时,size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r,将矩阵的列数返回到第二个输出变量c. (3)size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n,并用1或2为n赋值,则 size将返回矩阵的行数或列数.其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数, c=si

  • pytorch 图像中的数据预处理和批标准化实例

    目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化. 中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征. 标准化也非常简单,在数据变成 0 均值之后,为了使得不同的特征维度有着相同的规模,可以除以标准差近似为一个标准正态分布,也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间 批标准化:BN 在数据预处理的时候,我们尽量输入特征不相关且满足一个标准的正态分布,这样模型的表现一般也较好.但是对于很深的网路结构,网路的非线性层会使得输出的结

  • 可视化pytorch 模型中不同BN层的running mean曲线实例

    加载模型字典 逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表 对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import partial import pickle import torch import matplotlib.pyplot as plt pth_path = 'checkpoint.pth' pickle.load = partial(pickle.load, encoding="latin1")

  • 带你入门Linux中size命令的6个例子

    带你入门Linux中size命令的6个例子

    前言 正如你所知道的那样,Linux 中的目标文件或着说可执行文件由多个段组成(比如文本段和数据段).若你想知道每个段的大小,那么确实存在这么一个命令行工具 -- 那就是 size.在本教程中,我们将会用几个简单易懂的案例来讲解该工具的基本用法. 在我们开始前,有必要先声明一下,本文的所有案例都在 Ubuntu 16.04 LTS 中测试过了. Linux size 命令 size 命令基本上就是输出指定输入文件各段及其总和的大小.下面是该命令的语法: size [-A|-B|--format=

  • pytorch::Dataloader中的迭代器和生成器应用详解

    在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭代器和生成器. 这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在,因此本文对Dataloader中代码进行解读,可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念. 本文的内容主要有: 解释python中的迭代器和生成器概念 解读pytorch中Dataloader代码,如何使用迭代器和生成器实现数

随机推荐