在文档中解释是: 参数: inplace-选择是否进行覆盖运算 意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值,比如: x = x + 即对原值进行操作,然后将得到的值又直接复制到该值中 而不是覆盖运算的例子如: y = x + x = y 这样就需要花费内存去多存储一个变量y 所以 nn.Conv2d(, , kernel_size=, stride=, padding=), nn.ReLU(inplace=True) 的意思就是对从上层网络Conv2d中传递下来的tensor直接进行修改,这样

0 - inplace 在pytorch中,nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段.该参数的inplace=True的意思是进行原地操作,例如: x=x+5是对x的原地操作 y=x+5,x=y不是对x的原地操作 所以,如果指定inplace=True,则对于上层网络传递下来的tensor直接进行修改,可以少存储变量y,节省运算内存. inplace=True means that it will modify th

tf.nn.relu(features, name = None) 这个函数的作用是计算激活函数 relu,即 max(features, 0).即将矩阵中每行的非最大值置0. import tensorflow as tf a = tf.constant([-1.0, 2.0]) with tf.Session() as sess: b = tf.nn.relu(a) print sess.run(b) 以上程序输出的结果是:[0. 2.]

代码: import tensorflow as tf import numpy as np ### 定义添加神经网络层函数 START ### def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): """描述: 添加神经网络层函数. :param inputs: 输入神经层 :param in_size: 输入神经层的神经元个数 :param out_size: 输出神经层的神经元个数 :param

tf.nn.relu(features, name = None) 计算校正线性:max(features, 0) 参数: features:一个Tensor.必须是下列类型之一:float32,float64,int32,uint8,int16,int8,int64,bfloat16,uint16,half,uint32,uint64 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同的类型

从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系 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 pytorch

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

『TensorFlow』网络操作API_上 『TensorFlow』网络操作API_中 『TensorFlow』网络操作API_下 之前也说过,tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数,调用即可,t 的是类,需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积 tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf sess = tf.Session() input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])

PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在写 PyTorch 代码时,我们会发现一些功能重复的操作,比如卷积.激活.池化等操作.这些操作分别可以通过 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 来实现. 首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv2d CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, p

之前我们使用nn.Sequential()都是直接写死的,就如下所示: # Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(,,), nn.ReLU(), nn.Conv2d(,,), nn.ReLU() ) # Example of using Sequential with OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ (,,)), ('relu1', nn.ReLU(

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

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc

该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件. PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经完了过.为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么.为了提高认知,我们首先在MNIST上训练一个基础的神经网络,而不使用这些模块的任何特性:仅使用最基础的PyTorch tensor函数初始化.然后,一次添加一个来自torch.nn, torch.opti

1.Relu激活函数 Relu激活函数(The Rectified Linear Unit)表达式为:f(x)=max(0,x). 2.tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf input_data = tf.constant( [[0, 10, -10],[-1,2,-3]] , dtype = tf.float32 ) output = tf.nn.relu(input

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

空洞卷积, 从图中可以看出,对于一个3*3的卷积,可以通过使用增加卷积的空洞的个数,来获得较大的感受眼, 从第一幅图中可以看出3*3的卷积,可以通过补零的方式,变成7*7的感受眼,这里补零的个数为1,即dilated等于2 空洞卷积在语义分割中的使用较多,因为涉及到向下卷积和向上卷积,为了不使用padding降低图片的维度,造成feature_map的信息损失,同时又可以在一定程度上增加感受眼.使用了这种空洞卷积的方式,增加感受眼,在语义分割中的使用方法是:使用多个不同尺度的空洞卷积,将最后的结

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('