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Created on Mon Sep 3 20:24:28 2018
@author: www
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import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional a
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2024-10-21 13:29:28
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深度学习笔记其六：现代卷积神经网络和PYTORCH1. 深度卷积神经网络（AlexNet）1.1 学习表征1.1 缺少的成分：数据1.2 缺少的成分：硬件1.2 AlexNet1.2.1 模型设计1.2.2 激活函数1.2.3 容量控制和预处理1.3 读取数据集1.4 训练AlexNet1.5 小结2. 使用块的网络（VGG）2.1 VGG块2.2 VGG网络2.3 训练模型2.4 小结3. 网
在图像分割以及其他领域可能会看到转置卷积，但是查看官方文档好像理解也有点困难，网上的博客好像也没写太清楚，特别是转置卷积内部的运算过程，个人觉得只有真正了解了转置卷积的内部运算过程，才能掌握转置卷积，只记公式是无法掌握转置卷积的。此外由于最近在复现 TSGB算法需要，将 转置卷积整理了下，希望对各位小伙伴有帮助！卷积运算不会增大 input 的尺度，通常是不变，或者降低 而转置卷积则可以用来增大
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2023-10-16 00:05:21
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前言转置卷积，学名transpose convolution，在tf和torch里都叫这个。 有时在论文里可以看到别人叫它deconvolution（反卷积），但这个名词不合适。 因为转置卷积并非direct convolution的逆运算(reverse)，并不能还原出原张量，所以叫它逆卷积是错的。 只是从形状上看，其结果的形状等同于原张量的形状。写这篇文章是因为网上介绍转置卷积的博客， 都讲不
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2024-04-18 15:39:24
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本文目录ConvGroup ConvDepthwise Separable Convolution1. Depthwise Conv2. Pointwise Conv Conv首先是常规卷积，假设我们有一张的特征图，现在想得到一张的图，如果直接使用卷积操作，大卷积核（包含channel，3维）一共有10个，每个大小为。代码及计算过程如下图所示conv = nn.Conv2d(6, 10, ker
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2023-08-11 21:30:48
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深度可分离卷积（Depthwise Convolution）是一种有效的卷积操作，特别是在移动设备和嵌入式系统中应用广泛。本文将详细介绍如何在Python中实现深度可分离卷积的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
### 软件要求
- Python 3.6及以上
- TensorFlow 2.x 或 PyTorch 1.x
- NumPy
TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和samepytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变nn里面的卷积操作或者是池化操作的H和W部分都是一样的计算公式：H和W的计算cl
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2023-10-10 11:11:29
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常规 pointwise depthwise
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2020-10-04 10:12:00
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2021-11-16 13:57:31
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深度学习导论（3）PyTorch基础一. Tensor-Pytorch基础数据结构二. Tensor索引及操作1. Tensor索引类型2. Tensor基础操作3. 数值类型4. 数值类型操作三. Tensor与Numpy的互操作1. 小案例2. 序列化Tensor-torch方式3. 序列化Tensor-h5py方式四. Tensor on GPU五. Tensor operations1.
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2023-12-18 10:42:34
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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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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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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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目录
举例
单个张量与多个卷积核在深度上分别卷积
参考资料
举例
如下张量x和卷积核K进行depthwise_conv2d卷积
结果为：
depthwise_conv2d和conv2d的不同之处在于conv2d在每一深度上卷积，然后求和，depthwise_conv2d没有求和这一步，对应代码为：
import tensorflow as tf
# [
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2019-08-20 10:17:00
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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
218阅读
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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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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