查了一些资料,发现是:class Module(nn.Module): 中的nn.Module存在魔法方法:__call__ 他调用了 forward函数。使得 net(data) 等价于 net.forward(data) !!! 如果: import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F class DogCatNet(object):#object def __init__(self): super(DogC...
在PyTorch中,net.parameter是模型中所有可学习参数的一个迭代器。通过遍历这个迭代器,我们可以访问和操作每个参数的值。 示例 让我们通过一个简单的示例来了解net.parameter的使用。 首先,我们将创建一个包含两个全连接层的简单神经网络模型,并定义一个前向传播函数。在这个例子中,我们将使用nn.Linear作为全连接层的...
1.先定义网络:写网络Net的Class,声明网络的实例net=Net(), 2.定义优化器 optimizer=optim.xxx(net.parameters(),lr=xxx), 3.再定义损失函数(自己写class或者直接用官方的,compute_loss=nn.MSELoss()或者其他。 4.在定义完之后,开始一次一次的循环: ①先清空优...
在下面Net训练时就知道输入是88通道了returntorch.cat(outputs,dim=1)classGoogleNet(nn.Module):def__init__(self):super(GoogleNet,self).__init__()##训练的图像为1X28X28,所以输入通道为1,图像转为10通道后再下采样,再使用用Inception
LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是: 先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中,AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽(增加通道数)和加深。 网络中的网络(NiN)提出了另外一个思路,即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个...
class Net(T.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = T.nn.Linear(4, 7) T.nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight) # glorot T.nn.init.zeros_(self.fc1.bias) self.fc2 = T.nn.Linear(7, 3) ...
class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution # kernel self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # an affine operation: y = Wx + b self.fc1 = nn...
LeNet-5由7个层组成:两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。具体结构如下: 代码语言:javascript 复制 plaintextCopy code1.卷积层:输入1通道,输出6通道,卷积核大小为5x52.池化层:最大池化,池化窗口大小为2x23.卷积层:输入6通道,输出16通道,卷积核大小为5x54.池化层:最大池化,池化窗口大小为2x25.全连接...
是时候创建一个卷积神经网络(CNN 或 ConvNet)了。 在机器学习中,分类器为数据点分配类标签。例如,图像分类器为图像中存在的对象生成类标签(例如,鸟、飞机)。卷积神经网络(简称CNN)是一种分类器,它擅长解决这个问题! CNN 是一种神经网络:一种用于识别数据模式的算法。神经网络通常由分层组织的神经元集合组成,每个...
VGGNet,使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了神经网络的效果。VGGNet有多个版本,常用的是VGG16表示有16层的卷积,除此之外,还有VGG11、VGG13和VGG19等模型。如下图所示: ...