# 使用 PyTorch 实现三层卷积变分自编码器（VAE）
## 引言
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）是一种生成模型，它通过学习从观察到的数据中提取出潜在的表示（latent representation），使得我们可以基于这种潜在表示生成新的数据。在图像生成领域，VAE具有良好的表现，尤其是对于复杂结构的图像处理。本文将详细介绍如何使用 PyTor
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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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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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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# 如何用 PyTorch 实现卷积变分自编码器（Convolutional VAE）
卷积变分自编码器（Convolutional Variational Autoencoder, CVAE）是一种强大的生成模型，能够有效地学习输入数据的潜在空间，并可以用来生成与输入数据相似的新样本。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 CVAE，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
在实现 C
学习了前馈神经网络和卷积两个知识之后，开始学习卷积神经网络。 这是一个简单的神经网络，包含三层： 输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层的层数根据需要而定。卷积神经网络是从传统神经网络改进而来，结构图对比：增加了卷积层（Convolution）与池化层（Pooling Layer）。在卷积神经网络中，输入输出的数据称为特征图。一.卷积层1.二维卷积一维卷积是这样的二维卷积是这样的在图像处理中的二维卷积
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2023-07-03 00:09:34
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在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）因其能够高效地进行图像处理和特征提取而备受关注。然而，当我们深入到多层卷积层的使用时，往往会遇到一些棘手的问题，特别是当卷积层超过三层时，这种复杂性有可能导致模型性能的下降、过拟合、训练时间过长等问题。因此，本文将探讨如何解决“python三层卷积层以上”问题，以构建更有效且优化的深度学习模型。
### 背景描述
随着深度学习的广泛应用，卷积神经网络（CN
一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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# Python 三层卷积网络实现指南
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常重要的架构，广泛应用于图像处理和计算机视觉。本文将指导你从头开始实现一个简单的三层卷积网络，适合刚入行的小白。我们将分步进行，以便逐步理解卷积网络的构建过程。
## 实现流程
以下是实现三层卷积网络的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-21 06:24:33
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本次作业：Andrew Ng的CNN的搭建卷积神经网络模型以及应用（1&2）作业目录参考这位博主的整理：今天要实现的是识别手势姿势表达的数字我的Git传送门:https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/CNN/RecognizeGestureNum本来是接着day17用了numpy编了一个卷积层和池化层的前向传播，然后后向传
《动手学深度学习Pytorch版》之DenseNet代码理解一、模块介绍1、卷积块conv_block2、稠密块DenseBlock3、过渡块transition_block二、DENSNET模型1、DenseNet首先使用同ResNet⼀样的单卷积层和最大池化层2、 DenseNet使用4个稠密块3、同ResNet⼀样，最后接上全局池化层和全连接层来输出 稠密块由多个 conv_block 组
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2023-09-15 15:36:03
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# 教你实现 PyTorch 三层 CNN
在本文中，我们将逐步实现一个三层卷积神经网络（CNN）使用 PyTorch。通过这个过程，你不仅会学习如何构建和训练模型，还能了解使用深度学习库的基本步骤。让我们先看看整个流程。
## 流程概述
下面是实现一个三层 CNN 的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----------
原创
2024-09-28 03:16:26
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如何像graphsage中对mini-batch的节点进行邻居采样并训练模型，使得大规模全连接图的GNN模型训练成为可能，pyg是通过torch_geometric.loader.NeighborSampler实现的；  
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2024-09-03 12:10:30
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整个网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层（softmax） 1.输入层由多通道的特征图（输入特征面）组成。rgb为三通道，灰度图为单通道。 2.卷积层由输出特征面组成，每个特征面有无数个神经元（像素点）组成。其中输出特征面的每个神经元是通过卷积核对输入特征面中的每个神经元进行卷积操作得到的。一个卷积核产生一张特征图，n个卷积核产生n个特征图。卷积核的设置规则如下： 用二维来举例。输入一个128
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2023-11-06 16:07:12
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# PyTorch实现三层LSTM
在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现一个三层的LSTM（长短期记忆）网络。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2 | 定义LSTM网络结构 |
| 3 | 定义损失函数和优化器 |
| 4 | 准备输入数据 |
| 5 |
原创
2024-10-22 03:40:25
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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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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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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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三层登录前言什么是三层架构①、表示层（UI）②、业务逻辑层（BLL）③、数据访问、业务逻辑层（BLL） 负责连接UI层和DAL层可
原创
2022-12-19 13:57:42
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1.三层架构 三层架构师指：视图层view，服务层service，持久层Dao，它们的功能是：1.view层：用来接收用户请求的代码，比如请求如何分发；2.service层：系统的业务逻辑主要写在这里，比如借书系统会有借书的业务；3.Dao层：直接操作数据库的代码，之所以分Dao层，主要是可能相同的sql语句可能使用在比较多的地方，改动的时候可以理解为只改动一处即可。
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2020-06-16 23:59:00
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