PyTorch学习笔记(三)定义各种卷积池化线性激活层
Environment OS: macOS Mojave Python version: 3.7 PyTorch version: 1.4.0 IDE: PyCharm 文章目录0. 写在前面1. 卷积与转置卷积1.1 卷积层1.2 转置卷积层2. 池化与去池化2.1 池化层2.2 去池化层3. 线性连接4. 激活函数4.1 sigmoid4.2 tanh4.3 ReLU4.4 ReLU 的修改版们 0. 写在前面 本文记录一下使用 PyTorch 建立神经网络模型中各种层的定义方法,包括卷积层(卷积、转置卷积)、池化层(平均池化、最大池化、反池化)、全连接层、激活函数层。这里主要记录对于二
用户评论
推荐下载
-
深度学习入门课程池化层Pooling原理视频教程.mp4
深度学习入门课程---池化层(Pooling)原理视频教程,希望能够学习者提供帮助,实现对池化层(Pooling)原理基础知识的掌握与理解,为后续学习做好铺垫,实现池化层(Pooling)原理的灵活运
22 2020-08-21 -
由浅入深CNN中卷积层与转置卷积层的关系
本文来自于云社区,本文章主要介绍了转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,希望读后会给您带来帮助。在CNN提出之前,我们所提到的人工神经网络应该多数情况下都是前馈神
15 2021-02-01 -
卷积神经网络的核心:卷积层
卷积神经网络的核心组成部分是卷积层,它负责提取输入数据的局部特征。卷积层由多个卷积核组成,每个卷积核都对输入数据进行卷积操作,生成对应的特征图。这些特征图能够捕捉到输入数据的不同特征,进而为后续的神经
5 2024-05-09 -
pytorch学习教程之自定义数据集
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
15 2020-12-23 -
pytorch tutorials一些用于学习pytorch的笔记本源码
pytorch-tutorials:一些用于学习pytorch的笔记本
14 2021-02-21 -
pytorch学习
1、Tensor 与tensorflow相同,在pytorch框架中,同样使用张量(tensor)来传输数据。我们可以对tensor的维度进行自定义,如果图像转化为tensor,那么一般来说我们需要将
20 2021-01-16 -
pytorch自定义初始化权重的方法
今天小编就为大家分享一篇pytorch自定义初始化权重的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
20 2020-09-21 -
三层交换笔记.docx
三层交换学习笔记
19 2020-09-19 -
pytorch实现CNN卷积神经网络
主要为大家详细介绍了pytorch实现CNN卷积神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
22 2020-09-21 -
PyTorch中反卷积的用法详解
今天小编就为大家分享一篇PyTorch中反卷积的用法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
14 2020-09-21
暂无评论