super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = ...
下面以常见的Conv2D算子为例,新建一个conv.py文件,然后输入如下代码: import torch img = torch.rand(1, 3, 224, 224) conv = torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=5) out = conv(img) 然后在VS Code左侧点击调试按钮,点击create a launch.json file -> Python -> Python...
# 源代码 for i, conv in enumerate(self.mlp_convs): bn = self.mlp_bns[i] new_points = F.relu(bn(conv(new_points))) # 更改后的代码 for conv, bn in zip(self.mlp_convs, self.mlp_bns): new_points = F.relu(bn(conv(new_points))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4.Previous re...
x): if self.residual_connection: return x + self.conv(x) else: return self...
可以看出,每个模块都有cpu和gpu版,对于神经网络(nn)还有特定的模块(THCUNN,THNN),我们要研究的卷积源码就在其中。 点开THCUNN,看起来眼花缭乱,大致如下 很奇怪的是generic是干嘛用的?为什么里面实现的好像和外面的是一个方法?原因在于Torch本身是一个基于C实现的库,但是C语言既没有面向对象也没有泛型,编写起来难...
这时候第二行代码运行完了,也就是我们在 LeNet 中建立了第一个子模块 Conv2d,那么我们可以看到 LeNet 的_modules这个有序字典中,就记录了这个子模块的信息。因为这个 Conv2d 也是一个 Module,所以它也有 8 个有序字典,但是它下面的 modules 里面就是空的了,毕竟它没有子模块了。但是它的_parameters这个字典...
这个地方实现了在不写C的情况下直接执行forward,有一些自定义操作没有C,会直接调用python的版本。 这一步开始,调用了forward方法,首先会调用Net类的forward方法,然后会以此调用Conv2d的__call__()方法等。 当调用Conv2d()的forward方法,其forward方法写在了torch._C下: ...
self.conv1= nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1= nn.BatchNorm2d(64) self.relu= nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool= nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1= self._make_layer(block, 64, layers[0]) ...
csrc：该目录下都是C++源码，Python绑定C++的相关code都在这个目录里面，同时也包含了对PyTorch核心库的...
x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) 在ResNet网络中添加注意力机制 注意点:因为不能改变ResNet的网络结构,所以CBAM不能加在block里面,因为加进去网络结构发生了变化,所以不能用预训练参数。加在最后一层卷积和第一层卷积不改变网络,可以用预训练参数 ...