model=nn.Sequential()#创建一个model,按顺序放入layer model=model.to(device)gram=loss.Gram().to(device)'''把vgg19中的layer、content_loss以及style_loss按顺序加入到model中:'''i=1forlayerincnn:ifisinstance(layer,nn.Conv2d):name='
model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(model.conv1.weight.data)使用凯明正态分布初始化方法,初始化model的conv1的weight。
from pytorch_grad_cam.utils.model_targets import ClassifierOutputTarget from pytorch_grad_cam.utils.image import show_cam_on_image target_layers = [model.features[-1]] # 选取合适的类激活图,但是ScoreCAM和AblationCAM需要batch_size cam = GradCAM(model=model,target_layers=target_layers) targets = ...
# 神经网络模型包:import torch.nn as nn# 神经网络中的各种函数包:import torch.nn.functional as F# 继承nn.Moduleclass Model(nn.Module): def __init__(self): # 调用nn.Module的初始化方法 super(Model, self).__init__() # 添加该模型的自定义初始化(主要是定义神经网络层) self.conv1 = nn....
torchlayers 旨在做Keras为TensorFlow所做的事情,它提供了更高级的模型构建的API和一些方便的默认值以及附加功能,这些功能对构建PyTorch神经网络很有用。 通过在线搜索的趋势判断(链接:https://trends.google.com/trends/explore?date=today%205-y&geo=US&q=%2Fg%2F11gd3905v1),PyTorch继续受到人们的普遍关注,更...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/buildmodel_tutorial.html 先上代码: 这是原文Model Layers模块之前部分的代码,复制到一起,运行。 首先是一堆import,但是这段代码实际用到的只有 torch 和 torch.nn。 然后,查看设备,这里的代码格式和原文中不一样,为了方便理解,我将 if 语句放在了对应值的后面。
https://szymonmaszke.github.io/torchlayers/packages/torchlayers.html?highlight=build#torchlayers.build)来构建一个已经定义好的网络。 # Image...mnist_model = tl.build(model, torch.randn(1, 3, 28, 28))# ...or text# [batch...
importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1,20,5) self.conv2 = nn.Conv2d(20,20,5)defforward(self, x): x = F.relu(conv1(x))returnF.relu(conv2(x)) ...
# convolutional neural network (2 convolutional layers)class ConvNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(ConvNet, self).__init__()# 这个super我一直没能理解 self.layer1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),nn.BatchNorm2d(16),nn....
target_layers = [model.features[-1]] # 选取合适的类激活图,但是ScoreCAM和AblationCAM需要batch_size cam = GradCAM(model=model,target_layers=target_layers) targets = [ClassifierOutputTarget(200)] # 上方preds需要设定,比如ImageNet有1000类,这里可以设为200 ...