num_flat_features仅计算元素总数,并不实际展平张量。要实际展平张量,你需要使用view或reshape方法。 当处理具有多个批次的数据时,num_flat_features会计算整个张量(包括所有批次)的元素总数。 通过理解num_flat_features的用法和背后的原理,你可以更加有效地在PyTorch中处理多维数据,并在构建神经网络时更灵活地调整输入...
def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # 这里为什么要使用[1:],是因为pytorch只接受批输入,也就是说一次性输入好几张图片,那么输入数据张量的维度自然上升到了4维。【1:】让我们把注意力放在后3维上面 num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features ne...
num_flat_features函数的作用是方便地计算输入张量的参数数量。在构建神经网络时,我们通常需要知道每个层的输入张量的参数数量,以便正确定义全连接层等模块的输入维度。 使用num_flat_features函数可以避免手动计算参数数量的繁琐过程。该函数适用于任何形状的张量,包括卷积层、池化层等的输出张量。 小结 本文介绍了PyTorch...
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # 获取除了batch维度之外的其他维度 num_features = 1 for s in size: num_features *= s retur...
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) #展平 x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension ...
# 这里应该是不对的,全连接层的输入和卷积层没有关系,只和输入数据有关系,所以第一个维度应该是self.num_flat_features(x) # 6 * 5 * 5表示的是这一层卷积核的大小,16 * 6 * 5 * 5表示这一层权重参数的个数,偏置参数为16 def num_flat_features(self, x): ...
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x)returnxdefnum_flat_features(self, x): size = x.size()[1:]# 获取除了batch维度之外的其他维度num_features =1forsinsize: ...
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension ...
(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()1: # 除去批处理维度的其他所有维度 num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_featuresnet...
PyTorch提供了大量的预训练模型,包括但不限于ResNet,VGG,Inception,SqueezeNet,EfficientNet等等。这些预训练模型可以帮助你快速开始新的项目。 6. 高效的GPU利用 PyTorch可以非常高效地利用NVIDIA的CUDA库来进行GPU计算。同时,它还支持分布式计算,让你可以在多个GPU或服务器上训练模型。