max_pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2):创建一个最大池化层,池化窗口大小为2x2,步长也为2。 output_max_pool = max_pool(input_tensor):对输入张量进行最大池化下采样,得到输出张量。 avg_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2):创建一个平均池化层,池化窗口大小为2x2,步长也为...
torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D,如向量数据), spatial(2D,如jpg、png等图像数据)和volumetric(3D,如点云数据)类型...
CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height...
CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 1. 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional ...
PyTorch提供了torch.nn模块来帮助我们创建和训练神经网络。我们将首先在MNIST数据集上训练基本神经网络, 而无需使用这些模型的任何功能。我们将仅使用基本的PyTorch张量功能, 然后一次从torch.nn中增量添加一个功能。 torch.nn为我们提供了更多的类和模块来实现和训练神经网络。
torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 1. size:一个独立的元组,想要得到的输出尺寸 scale_factor:可以为int和tuple,图像高度/宽度/深度的乘数 mode:上采样算法nearest,linear,bilinear和trilinear。 align_corners:为True,则输入和输出张量的角像素对齐,从而保留这...
nn.ConvTranspose2d 功能:转置卷积实现上采样 主要参数: in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 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 bias:偏置 转置卷积的尺寸计算(卷积运算的尺寸逆): ...
CLASStorch.nn.Upsample(size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional depth] x [optional height] x...
pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample 2019-08-23 15:51 −... 慢行厚积 1 107009 【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 2019-12-09 16:09 −torch.utils.data.DataLoader 简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下:1)创建Dataset对象...
2019-12-25 15:41 −模型训练的三要素:数据处理、损失函数、优化算法 数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多... 郭心全 0 1015