在机器学习和图神经网络领域，图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）凭借其在图结构数据上的优越性能而引起了广泛关注。随着时间的推移，从2017年的GAT首次提出，到如今其在社交网络、知识图谱等多个领域的应用，GAT已成为不可或缺的工具。
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timeline
title GAT发展历程
2017 : GAT首次提出
2018
autograd反向传播过程需要手动实现。这对于像线性回归等较为简单的模型来说，还可以应付，但实际使用中经常出现非常复杂的网络结构，此时如果手动实现反向传播，不仅费时费力，而且容易出错，难以检查。torch.autograd就是为方便用户使用，而专门开发的一套自动求导引擎，它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。计算图(Computation Graph)是现代深度学习框架如P
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2023-11-06 18:28:31
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一、VGG16的结构层次VGG16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling，第二次经过两次128个卷积核卷积后，采用pooling；再经过3次256个卷积核卷积后。采用pooling，再重复两次三个512个卷积核卷积后，再pooling，最后经过三次全连接。1、附上官方的vgg16网络结构图:conv3-64的全称就是convolutio
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2023-10-20 20:23:49
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这个结构其实不难，但是它里面训练的一些东西我还没有搞清楚，打算把昨天写的代码传上来，方便日后来看，发现了一个很有意思的库叫TF-slim打算哪天看看有没有好用的东西 from datetime import datetime
import math
import time
import tensorflow as tf
import numpy as np
"""
create a funct
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2024-08-05 20:09:51
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、网络结构是什么？二、网络结构有哪些？1.输入层即数据集准备层2.卷积层3.改进层1、非线性化（激活函数）**ReLU**2、减参**MaxPool**3、缓解过拟合**Dropout**4、缓解梯度饱和BN4.全连接层总结 前言今天开始介绍Pytorch的又一重点内容网络结构，这是自己搭建网络的前提，即搞清楚网络是由哪些基本结构组成的，识别各个网络。一、网
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2023-07-18 10:18:02
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结构定义源码论文链接一、总览在ssd的原论文中，采用的backbone为VGG16。VGG16定义如下图C这一列。从上到下依次为：conv1_2、conv2_2、conv3_3、conv4_3、conv5_3、fc6、fc7、fc8。其中_n指有n层。可以看到参数层为2+2+3+3+3+1+1+1=16层。SSD作者在原VGG16的基础上进行了改进：将原来的FC7改为Conv7，并增加卷积层深度，
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2023-11-06 16:23:16
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PyTorch学习笔记（三：神经网络结构&&pytorch神经网络搭建）PyTorch既可以看作是加入了GPU支持的numpy， 同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。神经网络结构标准网络感知器感知器是所有神经网络中最基本的，也是更复杂的神经网络的基本组成部分。 它只连接一个输入神经元和一个输出神经元。前馈（Feed-Forward）网络前馈
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2023-08-26 18:29:11
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pytorch建立mobilenetV3-ssd网络并进行训练与预测前言Step1：搭建mobilenetV3-ssd网络框架需要提前准备的函数和类。mobilenetV3_large调用mobilenetV3的ssd网络Step2：训练训练数据预处理(VOC形式的dbb数据)数据检测编写训练程序step3:预测 前言这篇文章记录的是我在公司实习用深度学习做车辆信息识别项目时，用来做车辆检测的算
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2024-01-02 11:15:19
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amdegroot/ssd.pytorch 代码来源一、vgg基础网络网络的backbone是v
原创
2023-05-18 17:21:19
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# 查看网络结构 PyTorch：一种深度学习模型可视化的方法
在深度学习的应用中，了解网络结构是提升模型性能的关键步骤。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，其灵活性和易用性使其成为研究和开发的热门选择。本文将介绍如何查看和可视化 PyTorch 模型的网络结构，并提供相关代码示例。
## PyTorch 网络结构的基本概念
在使用 PyTorch 进行深度学习时，模型通常由多个层
# 如何实现"pointnet网络结构 pytorch"
## 一、整体流程
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erDiagram
理解PointNet网络结构 --> 实现PointNet网络结构 --> 训练PointNet网络结构
```
## 二、具体步骤
### 1. 理解PointNet网络结构
首先，你需要理解PointNet网络结构的原理和实现方式。
### 2. 实现Po
原创
2024-05-07 03:45:25
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# 使用 PyTorch 绘制网络结构的指南
在深度学习的开发过程中，了解并可视化神经网络的结构是至关重要的，这可以帮助我们理解模型的构建以及各层之间的连接关系。PyTorch 借助一些工具可以非常方便地实现这一目标。本文将指导你实现“PyTorch 画网络结构”的过程，分为几个关键步骤：
## 整体流程
以下是总体流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述
# PyTorch显示网络结构的入门指南
在深度学习中，理解模型的结构非常重要。使用PyTorch框架，我们可以方便地显示出网络结构。本文将带领你了解如何实现这一目标，并逐步指导你完成整个流程。
## 步骤概览
以下是实现“PyTorch显示网络结构”的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
在使用 PyTorch 进行深度学习模型构建时，打印网络结构是一个常见且重要的需求。这一过程不仅能够帮助我们验证模型的层次结构与参数设置，也方便调试和优化。
> **用户反馈**：
> "我在使用 PyTorch 构建模型时，想要查看网络的结构和参数信息，有什么好的方法吗？我找到的方法都比较麻烦，能否提供一些简单易用的解决方案？"
我们可以通过实际案例来探讨这一需求，并且分析在这一过程中可
1、使用torchsummary来打印网络特征提取部分参数实例：import torch
from torchsummary import summary
from model import AlexNet
device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" )
net=AlexNet().to(device)
原创
2023-12-08 09:20:08
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# 如何显示 PyTorch 网络结构
在深度学习中，展示和理解网络结构是非常重要的一步。PyTorch 提供了一些工具可以帮助开发者可视化神经网络的结构。本文将逐步指导初学者如何实现这一目标，通过简单的步骤和示例代码，确保你能够理解并完成这一任务。
## 流程概述
以下是显示 PyTorch 网络结构的步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 说明
# 实现GAT网络的PyTorch基础指南
GAT（Graph Attention Network）是一种强大的图神经网络架构，用于处理节点特征和图形结构数据。本文将向你介绍如何在PyTorch中实现GAT网络。我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
# 优化网络结构：PyTorch 实践指南
在深度学习的世界中，优化网络结构是提高模型性能的关键一步。然而，对于初学者来说，这可能是一个有点儿复杂的过程。本文将带您逐步探讨如何在 PyTorch 中优化网络结构，并分享每一步所需的代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们从一个高层次的角度概述整个过程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 03:30:36
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# PyTorch绘制网络结构详解
在深度学习的开发过程中，理解和可视化神经网络结构是非常重要的。通过绘制网络结构，开发者可以更直观地理解模型的架构，从而更好地进行调试和优化。在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch来绘制网络结构。接下来，我们将分步进行，首先我会列出整个流程，然后详细讲解每一步所需的代码。
## 流程步骤
以下是绘制PyTorch网络结构的主要步骤：
| 步骤 |
目录1. 网络初学：（即2.5. 定义卷积神经网络）1.1. 导入torch相关包1.2. 搭建网络1.3. 对网络进行实例化 1.4. 输入输出 2. 第一个分类任务学习——十个类别进行分类 2.1. 根据CIFAR-10数据集完成分类任务的操作如下：2.2. 导包2.3. 加载数据集 2.3.1. 定义数据变换格式2.3.2. 定义数据格式 2
