本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层,包括 3 个部分. 1D/2D/3D 卷积 卷积有一维卷积.二维卷积.三维卷积.一般情况下,卷积核在几个维度上滑动,就是几维卷积.比如在图片上的卷积就是二维卷积. 一维卷积 二维卷积 三维卷积 二维卷积:nn.Conv2d() nn.Conv2d(sel…

CNN学习笔记:全连接层 全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用.如果说卷积层.池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话,全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用. 一段来自知乎的通俗理解: 从卷积网络谈起,卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”.卷积核的个数相当于候选人,图像中不同的特征会激活不同的“候选人”(卷积核).池化层(仅指最大池化)起着类似于“合票”的作用,不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好. 全连接相…

CNN学习笔记:池化层 池化 池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样.有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的.它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值.直觉上,这种机制能够有效地原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要.池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合.通常来说,CNN的卷积层之间都…

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5,大体步骤包括:网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练 # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book # lesson_2 : Neural network of PT(Py…

原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch? pytorch是一个基于python语言的的科学计算包,主要分为两种受众: 能够使用GPU运算取代NumPy 提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台 开始 Tensors Tensors与numpy的ndarray相似,且Tensors能使用GPU进行加速计算. 创建5 * 3的未初始化矩阵: 创建并随机初始化矩阵: 创建一…

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

一.Tensor Tensor是Pytorch中重要的数据结构,可以认为是一个高维数组.Tensor可以是一个标量.一维数组(向量).二维数组(矩阵)或者高维数组等.Tensor和numpy的ndarrays相似. import torch as t 构建矩阵:x = t.Tensor(m, n) 注意这种情况下只分配了空间,并没有初始化. 使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵:x = t.rand(m, n) 查看x的形状:x.size() 加法: (1)x + y (2)t.add(x, y…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤.网络模型的内容如下,包括模型创建和权值初始化,这些内容都在nn.Module中有实现. 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要素:构建子模块和拼接子模块.如 LeNet 里包含很多卷积层.池化层.全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来…

CNN原理和结构 观点提出 关于照片的三种观点引出了CNN的作用. 局部性:某一特征只出现在一张image的局部位置中. 相同性: 同一特征重复出现.例如鸟的羽毛. 不变性:subsampling下图片性质不变.类似于图片压缩. 相比与Fully Connected,减少了权重数目. 组成结构 卷积层 使用一个集合的滤波器在输入数据上滑动,得到内积,形成K张二维的激活图,作为该层卷积层的输出. 每类的滤波器寻找一种特征进行激活. 一个滤波器的高度必须与输入数据体的深度一致. 卷积层的输出深度是一…