文章目录1.函数语法格式2.参数解释3.具体代码4.Conv1d/Conv2d/Conv3d 1.函数语法格式nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode= 'zeros' )这个函数是二维卷积最常用的卷积方式
转载
2023-08-18 15:43:22
67阅读
写在前面：二维卷积比较简单，原理略过 但还是大致说一下，in_channel = 2，out_channel = 3，所以kernel的数量是6，输出的每个通道由输入的每个通道与各自的kernel进行卷积操作，每个输出通道再将卷积操作的矩阵再加起来，最后将所有输出通道的矩阵拼接。步长为1的情况下，输出大小 = 输入大小 - 核的大小 + 2*padding大小 + 1 所以我们要让输出和输入大小一
转载
2023-07-10 14:53:38
225阅读
# PyTorch 输入维度详解
在深度学习领域，PyTorch作为一种流行的开源深度学习框架，广泛应用于各类项目中。理解PyTorch输入维度的概念对于高效使用这一框架至关重要。本文将解释什么是输入维度，并通过代码示例帮助你理解它的实际应用，同时用饼状图和旅行图的形式展示相关信息。
## 什么是输入维度？
在PyTorch中，输入维度是指输入数据的形状，通常以张量的形式表示。一个张量是一个
2-pytorch基础知识 文章目录2-pytorch基础知识2.1-张量2.1.1-什么是张量2.1.2-创建tensor2.2-自动求导2.2.1-PyTorch机制2.2.2-数学基础2.2.3-动态计算图2.2.4-自动求导.ipynb2.3-并行计算 2.1-张量2.1.1-什么是张量张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡尔积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空
转载
2023-10-19 11:18:15
86阅读
新冠肺炎CT辅助诊断文献实战-01https://www.nature.com/articles/s41551-020-00633-5 2020年11月，华中科技大学发表在Nature Biomedical Engineering 如果不想看文献的话可以看我写的文献导读（文献导读001）基于图像识别技术的cov19辅助诊断 - 知乎 (zhihu.com) 建议还是看一下，文章不难，我也只用了30
官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv1d.html?highlight=nn%20conv1d#torch.nn.Conv1d作用：对由多个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。在最简单的情况下，输入大小为 和输出可以精确地描述为： 其中是互相关算子（计算卷积的方式），是batch_size，表示通道数， 表示序列
转载
2023-12-12 15:08:01
84阅读
目录1 凸缺陷 2 Point Polygon Test 3 形状匹配1 凸缺陷前面我们已经学习了轮廓的凸包，对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷。 OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷。函数调用如下：hull = cv2.convex
转载
2023-10-10 20:32:03
216阅读
# 使用PyTorch计算协方差矩阵的详细指南
在数据科学和机器学习中，协方差矩阵是一个非常重要的概念，常用来表示多个变量之间的关系。如果你是刚刚入行的小白，本文将一步步带你完成如何在PyTorch中计算协方差矩阵的过程。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现协方差矩阵的计算：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
# 使用PyTorch改变输入维度顺序
在深度学习模型中，数据的维度顺序往往很重要。不同的网络结构对输入的维度有特定要求，因此，在预处理数据时，改变输入的维度顺序是一个常见的需求。在本篇文章中，我们将使用PyTorch来展示如何改变输入张量的维度顺序，并通过相关示例代码进行说明。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它以其动态计算图和易于调试的特性受到了广泛的欢
PyTorch VGG16 的输入维度问题其实是很多人用深度学习框架时遇到的一个基础但重要的问题。在执行图像分类任务时，VGG16 模型对输入图像的尺寸有特定的期望，通常是 224x224 像素。不过，随着 PyTorch 的不同版本发展，某些细节可能会有所变化。接下来，我将详细说明在处理 PyTorch VGG16 的输入维度问题时的一些关键点。
## 版本对比与兼容性分析
PyTorch
# 如何实现pytorch全链接层输入维度
## 概述
在PyTorch中实现全链接层时，需要了解输入数据的维度和全链接层的设置。本文将介绍如何确定全链接层的输入维度，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[确定输入数据维度] --> B[定义全链接层]
B --> C[设置全链接层参数]
C --> D[应用全链
原创
2024-05-19 05:14:13
157阅读
本文主要介绍PyTorch中的nn.Conv1d和nn.Conv2d方法，并给出相应代码示例，加深理解。一维卷积nn.Conv1d一般来说，一维卷积nn.Conv1d用于文本数据，只对宽度进行卷积，对高度不卷积。通常，输入大小为word_embedding_dim * max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length为句子的最大长度。卷积核窗口在
转载
2023-08-21 10:28:49
697阅读
简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
转载
2023-08-25 22:05:33
170阅读
解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
转载
2023-10-01 09:14:42
119阅读
文章目录安装torch安装tensorboard安装安装相关如何使用模型搭建基本模块维度变化tensor打乱dataset, dataloaderPytorch的数据读取主要包含三个类:2. 网络层调用3. model.evaltorch.no_grad()4. 参数量计算5. gpu/cpu load6. 模型的保存和载入模型保存模型载入训练时打印参数load-module7. 模型参数更新指
全连接层import torch
#构建全连接层的写法
class zqh_layer(torch.nn.Module): #定义一个自己想的类，继承于torch.nn.Module
def __init__(self): #以下两行固定写法
super(zqh_layer, self).__init__()
#以下为设计三个层级的写法（从下往上，总共的是10，784）
转载
2023-08-13 20:47:55
100阅读
pytorch中已经有很多人实现了convLSTM，但貌似pytorch还没有公布官方版本的convLSTM。以下这一版是比较通用的一个版本，我做注释后放在这里，方便以后查看。import torch.nn as nn
import torch
class ConvLSTMCell(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim
转载
2023-07-10 16:16:23
279阅读
背景： pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.amp，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP：一．什么是AMP?二．为什么要使用AMP？三．如何使用AMP?四. 注意事项 正文： 一．什么是AMP? 默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点
转载
2023-11-16 20:13:05
108阅读
文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
转载
2024-03-03 10:53:25
53阅读
# 深入理解 PyTorch 全连接层及其输入维度的实现
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，广泛应用于各个领域。在构建神经网络时，全连接层（Fully Connected Layer, FC Layer）是一个重要的组成部分。本文将帮助初学者理解如何实现 PyTorch 的全连接层，并了解其输入维度的影响。
## 一、全连接层的工作流程
在正式编码之前，我们首先了解
