前言上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层#常用网络层函数nn.Linear对信号进行线性组合nn.Conv2d对多个二维信号进行二维卷积nn.MaxPool2d对二维信号进行最大值池化nn.ReLU最常用的激活
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2024-01-03 09:39:15
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目录一、Conv2d 二、Conv2d中的dilation参数一、Conv2d首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）：torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kern
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2023-08-10 12:43:03
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卷积函数注： 函数语法、参数介绍、shape、变量、Example，均转自 PyTorch 中文手册。 说实话 PyTorch 中文手册 对于参数in_channels和out_channels的讲解还是不够详细。 所以我参考了另一篇博客 【PyTorch学习笔记】17：2D卷积,nn.Conv2d和F.conv2d 来讲解这两个参数的意义。函数语法：一维class torch.nn.Conv1d
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2024-02-19 11:17:11
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pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, paddi
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2023-07-29 14:42:56
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一、view()与reshape()的比较1.1 将weight的tensor维度进行一个拉伸weight = weight.view(
batch * self.out_channel, in_channel, self.kernel_size, self.kernel_size
)
view方法用于维度的变换
view() 方法返回的张量与原始张量共享存储
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2023-10-15 10:17:30
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【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十一）：卷积层
文章目录【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十一）：卷积层卷积神经网络（CNN）：卷积层实现1.引入2.卷积运算3 代码实现3.1下面我们来简单的实现卷积运算3.2 构造卷积层3.3 检测图像颜色边缘3.4 学习卷积核卷积神经网络（CNN）：卷积层实现之前已经介绍了基本的神经网络知识以及一些处理过拟合欠拟合的概念。现在我们
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2024-08-03 14:18:35
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一、卷积神经网络原理卷积神经网络（CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层（input layer），卷积层（convolution layer），池化层（pooling layer），激活函数层和全连接层（full-connection laye
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2023-10-19 10:42:49
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在上一篇文章中已经介绍了Pytorch中Dataset类以及Transform类中一些方法的使用，接下来介绍利用Pytorch来实现卷积等操作的实现。一、nn.Module类一个nn.Module是神经网络的基本骨架，可以视为一个块。如果神经网络要重写初始方法，则必须要调用父类的初始化函数。所有的module包含两个主要函数：init函数：在里边定义一些需要的类或参数。包括网络层。forward函
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2023-10-19 18:51:24
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文章 pytorch卷积操作官方文档 这里我们用nn.conv2d来讲解卷积操作。什么是卷积？ 就是卷积核在输入图像上移动，然后将卷积核上与输入图像上对应位置上的值相乘求和。Stride=1使用来控制卷积核的移动步长的。卷积操作示例代码：import torch.nn.functional as F
import torch
# 输入图像(5X5)
input = torch.tensor([
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2023-10-09 22:23:36
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池化常在卷积神经网络中使用，可以调节数据维数，抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可学习的参数，与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有相似之处。 池化最初作用是降低数据量，使模型更容易训练，称为下采样(down-sampling)或下池化
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2023-08-11 16:38:08
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文章目录前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言 本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容基于吴恩达老师深度学习课程，我会尽量说明一下，但不敢保证全面。一、前置知识 上图就是一个多过滤器（过滤
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2023-09-02 11:19:13
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首先先说明第一个答案，也就是PyTorch中卷积层的计算方法，其实这点很多人可能在书上已经看过图了，我只是用代码复现一遍我们把所有变量都明确，首先是输入变量，我们设为2 * 2的全1矩阵，如下： 然后初始化一个二维卷积层，并输出其weight和bias，如下：我们可以看到，weight和bias都有两个值，这是因为我们定义了输出通道为2，所以给我们分配了两个卷积核，然后可以看到权值分别为0.784
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2023-11-02 07:09:33
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在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
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2024-05-17 09:53:04
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先来看看pytorch二维卷积的操作API现在继续讲讲几个卷积是如何操作的。一. 普通卷积torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)普通卷积时group默认为1 dilation=1（这里先暂时不讨论dilati
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2023-09-26 18:09:29
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官方的api介绍：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=nn conv2d#torch.nn.Conv2dPytorch中nn.Conv2d的用法nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。先看一下接口定义：class torch.nn.Con
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2023-11-15 20:04:23
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文章目录简介为什么要用卷积卷积神经网络的由来什么是卷积定义解释卷积运算信号分析离散卷积例子：丢骰子图像处理卷积操作 简介为什么要用卷积卷积操作是机器视觉，乃至整个深度学习的核心。首先看为什么卷积这么厉害。我们所有的图片，如灰度图，每一个像素点都有一个灰度值，构成一个矩阵。设长宽为28像素，则该矩阵大小为28*28。对于彩色图片也一样，他是由rbg三种颜色构成，我们看成三张像素图，也就是三个灰度图
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2023-09-10 16:32:02
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PyTorch构建卷积层二维图像卷积一、 二维卷积层的实现1. 手动实现二维卷积层2. Pytorch的卷积层API实现二、 二维卷积层的填充和步幅 二维图像卷积使用全连接层来处理图片时，如果图片的尺寸比较大，那么就会出现参数爆炸的情况，模型复杂度直线提升而难以训练。为了降低模型的复杂度，提出了卷积层的概念。 卷积层是在全连接层的基础上，对于参数的取值加以限制来降低模型的复杂度。基于这样两种假设
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2023-08-08 09:08:08
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# 理解 PyTorch 卷积函数的参数
对于一名刚入行的小白来说，学习如何使用 PyTorch 中的卷积函数可能会让人感到迷茫。卷积是深度学习中常用的操作，特别是在处理图像数据时。在本文中，我们将逐步理解 PyTorch 的卷积函数，并探讨它所需的参数。
## 整体流程
为了全面理解 PyTorch 中的卷积，我们可以按照以下步骤进行。以下是一个简明的流程表，以帮助理清思路：
| 步骤
Pytorch中的卷积与反卷积详解(conv2d和convTranspose2d)卷积和反卷积是图片计算在深度学习中常用的上采样和下采样操作。相比其他采样操作，卷积层可以通过更新参数拟合图像特征（通过梯度反向传递即BP)。另外作为特征提取的常用操作，卷积在计算中可以改变图片计算后的通道，把参数压缩为数量更少的卷积核。相比上一代的全连接操作，能降低计算量的同时，充分整合图像的局部特征。在torchn
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2023-09-05 15:55:39
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积
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2023-07-23 17:19:34
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