例如Conv2d、Linear等，最好使用nn.Module，因为继承了nn.Module能够自动提取可学习参数，也可以使用nn.functional来实现，但是这样
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2023-01-17 02:21:12
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系统教程20天拿下Pytorch最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动，20天pytorch，这是第13天。欢迎一键三连。后面可能会考虑加速，开学前刷完。
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2022-07-01 17:10:09
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0606-nn.functional pytorch完整教程目录： 一、nn.functional 和 nn.Module 的区别 nn 中还有一个经常使用的模块 nn.functional，nn
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2021-05-20 19:41:52
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目录
Convolution functions
conv1d
conv2d
conv3d
conv_transpose1d
conv_transpose2d
conv_transpose3d
unfold
fold
Pooling functions
avg_pool1d
avg_pool2d
avg_pool3d
max_pool1d
max_pool2d
max_pool3d
max_unp
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2021-08-12 22:33:59
1997阅读
torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别
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2022-03-30 10:01:21
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在写 PyTorch 代码时，我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作，比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同？各有什么用处？首先可以观察源码：eg：torch.nn.Conv2deg：torch.nn.functional从中，我们可以发现，nn.Conv2d 是一个类，而 nn.function...
原创
2021-08-12 22:31:54
648阅读
原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2Mjc3MDAwMA&mid=2247483714&idx=1&sn=435ec106167d7545e90cceff1bf222e5&chksm=ce03877df9740e6b1ed68d87bc055b6c661b369b0b39cd561ff0bfc3df8e8ac72f73612558b3&token=1
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2022-07-14 16:28:20
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torch.nn.functional.pad 是对Tensor做padding，输入的参数必须的torch的Tensor一般地，习惯上会做如下声明import torch.nn.fun
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2022-01-09 15:16:19
6301阅读
译者：hijkzzz卷积函数conv1dtorch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=
翻译
2023-05-05 11:26:46
145阅读
一、函数介绍Pytorch中grid_sample函数的接口声明如下，具体网址可以点这里torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None)为了简单起见，以下讨论都是基于如下参数进行实验及讲解的：torch.nn.functional.grid_
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2024-07-31 12:24:46
460阅读
没有找到torch.softmax、torch.nn.Softmax、torch.nn.funtial.softmax这几者的具
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2023-02-23 15:55:12
489阅读
torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)填充Tensor。填充大小：填充input的某些维度的填充大小从最后一个维度开始向前描述。⌊len(pad)2⌋\left \lfloor \frac{len(pad)}{2} \right \rfloor ⌊2len(pad)⌋input的维度将被填充。例如，只填充输入张量的最后一个维度，那么pad的形式为：(padding_left, padding_right)；要填
原创
2021-08-10 11:12:03
1050阅读
torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)填充Tensor。填充大小：填充input的某些维度的填充大小从最后一个维度开始向前描述。⌊len(pad)2⌋\left \lfloor \frac{len(pad)}{2} \right \rfloor ⌊2len(pad)⌋input的维度将被填充。例如，只填充输入张量的最后一个维度，那么pad的形式为：(padding_left, padding_right)；要填
原创
2022-02-15 11:06:21
772阅读
2021SC@SDUSC 接上一篇博客——PaddleDetection代码解析之实现卷积神经网络的的函数（上） 在上篇文章中，我们对paddlepaddle实现卷积神经网络的的函数简单介绍了一下。在上一篇博客里，我们调用了一个函数——simple_img_conv_pool，
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2024-06-09 19:08:15
49阅读
relu多种实现之间的关系：relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现：torch.nn.ReLU() torch.nn.functional.relu_() torch.nn.functional.relu_() torch.relu() torch.relu_()而这3种不同的实现其实是有固定的包装关系，由上至下是由表及里的过程。其中最后一个实际上并不被 pytorc...
原创
2021-08-12 22:31:35
448阅读
# PyTorch中torch.nn.functional.pad()的实现
## 简介
在PyTorch中，torch.nn.functional.pad()函数用于对张量进行填充。填充是指在张量的边缘周围添加额外的元素，以扩展张量的大小。填充可以在各个维度上进行，每个维度可以有不同的填充大小。
本文将介绍如何使用torch.nn.functional.pad()函数实现填充操作，并提供详细
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2023-07-08 15:10:53
1386阅读
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??? paddle.nn paddle支持的神经网络层和相关函数的APIpaddle.nn.* 与 paddle.nn.functional.* 之间的关系:PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？nn.XXX 和 nn.functional.xxx 的实际功能相同，运行效率也近乎相同。nn.functional.** 是函数接口, 而 nn.xxx 是 n
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2023-09-08 10:34:02
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paddle：飞桨的主库，paddle 根目录下保留了常用API的别名，当前包括：paddle.tensor、paddle.framework、paddle.device目录下的所有API；Linear：神经网络的全连接层函数，包含所有输入权重相加的基本神经元结构。paddle.nn：组网相关的API，包括 Linear、卷积 Conv2D、循环神经网络LSTM、损失函数CrossEntropyL
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2024-06-08 17:14:35
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string functions are used and parsed（字符串函数的使用和剖析）求子符传长度 ：strlen 长度不受限制的字符串函数：strcmp（a1，a2）（比较两字符串是否相等，相等返回 0，a1长于a2，返回正数，a1小于a2，返回负数）strcpy（a1.a2）把a2字符串内容 赋给 a1（要保证a1，要有足够大的空间放下 a2 的内容）strcat（arr1
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2024-03-21 19:52:58
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For example we have a feature reducer like this: First of all, we can replace 'swtich' statement with normal Object: In case of ´actionReducer[type]´
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2019-09-02 16:27:00
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