net.add_module("BN", nn.BatchNorm2d(num_channels)) net.add_module("relu", nn.ReLU()) net.add_module("global_avg_pool", d2l.GlobalAvgPool2d()) # GlobalAvgPool2d的输出: (Batch, num_channels, 1, 1) net.add_module("fc", nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(num_channels,...
net.add_module("resnet_block4", resnet_block(256, 512, 2)) net.add_module("global_avg_pool", d2l.GlobalAvgPool2d()) # GlobalAvgPool2d的输出: (Batch, 512, 1, 1) net.add_module("fc", nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(512, 10))) X = torch.rand((1, 1, 224, 2...
BatchNorm2d(num_channels)) net.add_module("relu", nn.ReLU()) net.add_module("global_avg_pool", d2l.GlobalAvgPool2d()) # GlobalAvgPool2d的输出: (Batch, num_channels, 1, 1) net.add_module("fc", nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(num_channels, 10))) 我们尝试打印每个...
主干网络采用的是DarkNet19,实际输入为 416 ∗ 416 416*416 416∗416 没有FC层,5次降采样(MaxPool),19个卷积层 使用Batch Normilazation来让训练更稳定,加速收敛,使model规范化。 使用Global Average Pooling 在这里插入图片描述 训练策略 分类的训练策略网络训练在 ImageNet 1000类分类数据集上训练了160epoch...
net.add_module("resnet_block4", resnet_block(256, 512, 2)) 1. 2. 3. 4. 最后,与GoogLeNet一样,加入全局平均池化层后接上全连接层输出。 net.add_module("global_avg_pool", d2l.GlobalAvgPool2d()) # GlobalAvgPool2d的输出: (Batch, 512, 1, 1) ...
global_step=epoch/iteration，scalar_value=loss.item()。（2）add_image()，tag是标题，img要求是tensor或者numpy型(i) inference结果的绘制,tag是epoch名称，例如epoch_test; 这里的话globalstep就是图像的排列了；也使用epoch即可，最后有一个dataformats，需要指定为CHW还是HWC，因为Tensor和numpy有不一样的地方...
,每个DenseBlock里面的层数相同。最后的DenseBlock之后是一个global AvgPooling层,然后送入一个softmax分类器。注意,在DenseNet中,所有的3x3卷积均采用padding=1的方式以保证特征图大小维持不变。对于基本的DenseNet,使用如下三种网络配置: , , 。而对于DenseNet-BC结构,使用如下三种网络配置: ...
x =F.max_pool2d(x,2,2) x =x.view(-1,4*4* 20)# 利用view函数将张量x变成一维向量的形式,总特征个数不变 x =F.relu(self.fc1(x))# 更新后的x经过全连接函数,再经过激活函数,更新x x =self.fc2(x) returnx # 模型实例化 model =Net().to(device) ...
add_scalar():x - global_step; y - scalar_value add_image():输入照片是numpy型 add_graph():生成流程图 writer.close() - end 读取的图片类型(常用的): Image.open():PIL型 ToTensor():tensor型 cv.imread():numpy.narrays型 【P10-13 Transforms】 ...
https://discuss.pytorch.org/t/tensor-global-max-pooling-and-average/38988 According to the suggestion: You could use an adaptive pooling layer first and then calculate the average using a view on the result: x = torch.randn(16, 14, 14) out = F.adaptive_max_pool2d(x.unsqueeze(0), out...