创建Dense Block仅仅是一个循环过程,需要注意的是“4”,每添加一个Bottleneck层都会使得下一层的输入通道数增加k个,因为每一层输入都是前面所有层的输出。 4、FirstConv首个卷积层 这不是DenseNet提出的概念,而是为了代码清晰所以单独作为一个类来实现。FirstConv负责将输入图片从3个通道变为和自己想要的m个通道,从而
② 比如input_size = [1,6,1,1], 如果你令conv = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=6, kernel_size=1, stride=1, dilation: 空洞卷积; padding=0, groups=?, bias=False),则当groups=1时,即为默认的卷积层,则conv.weight.data.size为[6,6,1,1],实际上共有6 * 6=36个参数;若group=...
同样的model.conv1是nn.Conv2d同样继承了Module,conv1除了自己的方法和属性外,同样具有8个属性和那些方法,我们可以使用model.conv1.weight,model.fc1.weight,model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(mode...
这个过程很好理解,parameters()方法就是通过modules()方法获得所有的具有层级module,这些module有的属于集成的没有参数,比如model本身,他的_parameters属性这个字典里就是空的,有的属于基本构建层有参数,比如Conv2d和Linear等,然后将这些module遍历,有参数的就带上名字取出来,没参数的module就略过,不用管它。
01nn.Conv2d和nn.Linear的输出形状 首先我们要知道深度学习模型,如CNN和autoencoder,可以用于不同类型的输入数据: 视频,是三维的;形状(batch_size、channels、depth、height、width)用于nn.Conv3d输入。 图像,是二维的;形状(batch_size、channels、height、width)用于nn.Conv2d输入。
2d(24) self.conv5 = nn.Conv2d(in_channels=24, out_channels=24, kernel_size=5, stride=1, padding=1) self.bn5 = nn.BatchNorm2d(24) self.fc1 = nn.Linear(24*10*10,10)defforward(self, input):output = F.relu(self.bn1(self.conv1(input))) output = F.relu(self.bn2(self.conv...
1.1 nn.Conv2d 功能:对多个二维信号进行二维卷积 主要参数: • in_channels:输入通道数 • out_channels:输出通道数,等价于卷 积核个数 • kernel_size:卷积核尺寸 • stride:步长 • padding :填充个数 • dilation:空洞卷积大小 • groups:分组卷积设置 ...
deftrain_ch6(net,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,device):"""用GPU训练模型"""definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear ortype(m)==nn.Conv2d:nn.init.xavier_uniform_(m.weight)net.apply(init_weights)print('training on',device)net.to(device)optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters()...
module (nn.Module): 需要剪枝的网络层/模块,例如 nn.Conv2d() 和 nn.Linear()。 name(str): 要剪枝的参数名称,比如 “weight” 或“bias”。 amount (int or float): 指定要剪枝的数量,如果是 0~1 之间的小数,则表示剪枝比例;如果是证书,则直接剪去参数的绝对数量。比如amount=0.2 ,表示将随机选择 ...
MaxPool2d((2, 2)) 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 = F.relu(self.conv1(x)) x = self.pool1(x) x = F.relu(self.conv2(x)) x = self.pool2(x) x = x.view(len(x), -1)...