1.导入包import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l2.卷积层的相关运算:跟着沐神手写二维交叉运算。我承认我是一个打字员def corr2d(X, K):
'''计算二维互相关运算'''
kh, kw = K.shape # 把卷积核的高和宽赋值给kh=K.shape[0],kw=K.shape[1
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2023-08-18 19:39:21
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Padding是填充的意思，用在卷积网络当中。当有一张 6 X 6 的图片，经过 3 X 3 的卷积核卷积之后（不使用padding）会得到一张 4 X 4 大小的图片，从输入到输出的计算方式为：(n-f+1)*(n-f+1) 如图1所示。  
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2024-01-03 09:38:47
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pytorch入门教程：构造一个小型CNN 学过深度卷积网络的应该都非常熟悉这张demo图（LeNet）： 此图是LeNet的结构图，把32*32的手写英文字符图片作为输入，训练出一个对于手写字符的分类器我们训练这个网络必须经过4步：第一步：将输入input向前传播，进行运算后得到输出output第二步：将output再输入loss函数，计算loss值（是个标量）第三步：将梯度
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2024-09-23 20:07:17
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# 在PyTorch中实现BN融合到卷积
在深度学习中，批量归一化（Batch Normalization, BN）是一个常见的技巧，能够提高模型的收敛速度和准确性。在部署模型时，将BN层与卷积层融合可以提高推理速度。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现BN融合到卷积，适合初学者理解和学习。
## 流程概述
在实现BN融合到卷积的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
这几天把图片迁移的代码运行出来，感觉很开心！? 之前在github上找了很多关于图片风格迁移的代码，但都没有运行出来，有可能是我的电脑不支持GPU加速。后来买了本书《python深度学习基于pytorch》，书上有相关代码的介绍。市面上关于pytorch深度学习的书籍相对较少，这本是我在豆瓣上看到利用pytorch进行深度学习评分较高的一本，兼顾了CPU和GPU。先上图让大家看看效果： 上面一张图
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2023-12-17 23:10:07
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前言结论：1）部分加载模型参数的关键就是自定义选取训练好的模型的state_dict的键值对，然后更新到需要加载模型参数的新模型的state_dict中。 2）冻结部分参数的关键就是自定义设置需冻结的参数的requires_grad属性值为False，并在优化器中传入参数时，过滤掉requires_grad=False的这部分参数，使其不参与更新。 下文通过实例记录如何在pytorch中只加载部分
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2023-12-04 13:38:00
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文章目录一、卷积层二、池化层三、归一化一、卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,
原创
2019-01-28 09:29:25
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# PyTorch中BatchNorm和Conv层的融合
在深度学习领域，批量归一化（Batch Normalization）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是两个非常重要的概念。批量归一化能够加速神经网络的收敛过程，提高模型的准确性，而卷积神经网络则是处理图像、文本等数据的重要工具。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的API和工具，
原创
2024-06-11 05:25:42
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import onnximport osfrom onnx import optimizer# Preprocessing: load the model contains two transposes.# model_path = os.path.join('resources', 'two_transposes.onnx')# original_model = onnx.load(model_path)original_model = onnx.load("resne18.onnx")#
原创
2021-07-11 15:44:04
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卷积神经网络是含有卷积层的神经网络。 卷积核：可以学习的权重。PS:这里的卷积运算与数学及信号中的不同，神经网络的卷积运算是数学上的互相关运算。图像的平移不变性使我们可以以相同的方式处理局部图像。局部性意味着计算相应的隐藏表示只需一小部分局部图像像素。在图像处理中，卷积层通常比全连接层需要更少的参数。卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，它可以包含多个卷积层。多个输入和输出通道使模型在每个空
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2023-09-29 21:37:08
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pytorch中的BN层简介简介pytorch里BN层的具体实现过程momentum的定义冻结BN及其统计数据 简介BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数。model.train() or model.eval()在Pytorch
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2023-06-05 15:03:43
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# PyTorch中BN层与卷积层的合并详解
在深度学习模型中，Batch Normalization (BN) 层被广泛用来加速训练并提高模型的稳定性。而在推理阶段（inference），将 BN 层和卷积层合并成一个层，可以减少模型的计算量及加快模型的推理速度。本文将详细介绍在PyTorch中如何实现 BN 层与卷积层的合并。
## 流程概述
以下是合并 BN 层与卷积层的步骤：
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2021年11月17日11:32:14 今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！实现自适应特征处理模块如下图所示： 特征融合公式如下： 其中，为归一化权重，，为初始化权重系数。 结构分析：对于一个输入的特征图，有四个分支从上往下，第一个分支用的是Maxpooling进行最大池化提取局部特征第二个分支用的是Avgpooling进行平均池化提取
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2024-01-24 15:31:19
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来源《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》这是2015年的文献，提出的就是Batch Normalization层的概念。为什么需要它？神经网络学习的过程本质就是数据分布的学习过程。从最开始的感知机到全连接实现或非运算等都是如此。在CNN
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2023-10-17 10:30:02
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风格转换模型style_transformer项目实例 pytorch实现有没有想过，利用机器学习来画画，今天，我将手把手带大家进入深度学习模型neural style的代码实战当中。 neural-style模型是一个风格迁移的模型，是GitHub上一个超棒的项目，那么什么是风格迁移，我们来举一个简单的例子： 这个项目的理论指导来自论文:Perceptual Losses for Real-Ti
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2023-12-28 19:26:02
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# PyTorch中的Batch Normalization层
在深度学习中，Batch Normalization（BN）是一种常用的技术，用于加速神经网络的训练过程并提高模型性能。PyTorch提供了简单易用的接口来实现BN层，本文将介绍BN层的原理、用途和代码示例。
## 1. Batch Normalization的原理
BN层是通过对每个mini-batch的特征进行归一化来加速深
原创
2023-07-21 11:04:32
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# pytorch onnx 融合BN
## 导言
深度学习模型通常在训练过程中使用批量归一化（Batch Normalization, BN）层来加速收敛和提高模型的鲁棒性。然而，在部署模型到生产环境中时，BN层的计算会引入额外的开销，因为BN层的计算需要对每个样本进行归一化，并且需要不断更新均值和方差。这导致了在推理阶段，如果输入样本数目是1或者几个很少的话，BN层的计算结果会不稳定。
原创
2024-02-14 09:21:28
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卷积层使用看到 CONV2D是大写的字母，就应该知道这个网页是在哪里：我之前说要回头看怎么做卷积的，就是在这里看到的：上图中有一个link，里面有：参数介绍：其中kernel可以选择其他形状的，在kernel_size中的tuple，可以自己设置特殊的形状：关于channel当图像是1个channel，而kernel是两个：于是，当input不止一个channel，kernel也不止一个，那么需要
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2024-02-19 11:16:18
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BN，Batch Normalization，是批量样本的归一化。1、BN 层对数据做了哪些处理？如果没有 BN 层，深度神经网络中的每一层的输入数据或大或小、分布情况等都是不可控的。有了 BN 层之后，每层的数据分布都被转换在均值为零，方差为1 的状态，这样每层数据的分布大致是一样的，训练会比较容易收敛。2、BN 层为什么能防止梯度消失和梯度爆炸？梯度消失对于 Sigmoid 激活函数，其导数最
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2023-10-08 00:18:52
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因为最近在将一个caffe的model移植到pytorch上，发现移植过去就没法收敛了，因此专门研究了一些细节。 batch normalization的公式如下： caf
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2022-05-18 17:32:03
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