官方github上已经有了pytorch基础模型的实现,链接 但是其中一些模型,尤其是resnet,都是用函数生成的各个层,自己看起来是真的难受! 所以自己按照caffe的样子,写一个pytorch的resnet18模型,当然和1000分类模型不同,模型做了一些修改,输入48*48的3通道图片,输出7类. import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ResNet18Model(nn.Module): def __init…
自己看读完pytorch封装的源码后,自己又重新写了一边(模仿其书写格式), 一些问题在代码中说明. import torch import torchvision import argparse import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms, models import torch.uti…
1.文章原文地址 Deep Residual Learning for Image Recognition 2.文章摘要 神经网络的层次越深越难训练.我们提出了一个残差学习框架来简化网络的训练,这些网络比之前使用的网络都要深的多.我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数,而不是学习未参考的函数.我们提供了综合的实验证据来表明这个残差网络更容易优化,以及通过极大提升网络深度可以获得更好的准确率.在ImageNet数据集上,我们评估了残差网络,该网络有152层,层数是VGG网络的8倍,但是有更低…
学了几天Pytorch,大致明白代码在干什么了,贴一下.. import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F class ResBlk(nn.Module): ""&q…
import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torchvision import models # 残差快 残差网络公式 a^[L+] = g(a^[L]+z^[L+]) class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=, shortcut=None): #shortcut=…
目前在学习pytorch,自己写了一些例子,在这里记录下来一些报错及总结 1. RuntimeError: Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'weight' 详细报错信息 Traceback (most recent call last): File , in <module> outputs = net(inputs) File ,…
加入带洞卷积的resnet结构的构建,以及普通resnet如何通过模块的组合来堆砌深层卷积网络. 第一段代码为deeplab v3+(pytorch版本)中的基本模型改进版resnet的构建过程, 第二段代码为model的全部结构图示,以文字的方式表示,forward过程并未显示其中 import math import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo from modeling.sync_batchnorm.ba…