Pytorch学习笔记(八):nn.ModuleList和nn.Sequential函数详解
1.函数语法格式和作用 nn.ModuleList作用:nn.ModuleList则没有顺序性要求，并且也没有实现forward()方法。为了构建网络模型。nn.ModuleList函数语言格式:这个直接看后面具体的代码即可nn.Sequential作用:nn.Sequential定义的网络中各层会按照定义的顺序进行级联，因此需要保证各层的输入和输出之间要衔接。而且里...
Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解
1.函数语法格式和作用 F.softmax作用:按照行或者列来做归一化的F.softmax函数语言格式: # 0是对列做归一化，1是对行做归一化 F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0) F.log_softmax作用:在softmax的结果上再做多一次log运算F.log_softmax函数语言格式: F.log_softmax(x,dim=1) 或者.....
Pytorch学习笔记(六):view()和nn.Linear()函数详解
1.函数语法格式和作用 (view)作用:目的是将多维的的数据如（none，36，2，2）平铺为一维如（none，144）。作用类似于keras中的Flatten函数。只不过keras中是和卷积一起写的，而pytorch是在forward中才声明的。 相当于reshape(view)函数语言格式: view(out.size(0), -1)-------（none，36，2，2）平铺为一维如（n....
Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解
1.函数语法格式和作用 作用:自适应平均池化，指定输出（H，W）函数语言格式: nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) 2.参数解释 output_size：指定输出固定尺寸 3.具体代码 import torch import torch.nn as nn m = nn.AdaptiveAvgPool2d((5,1)) m1 = nn.AdaptiveAvg...
Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解
1.函数语法格式和作用 作用:对邻域内特征点取最大减小卷积层参数误差造成估计均值的偏移的误差，更多的保留纹理信息。 MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 2.参数解释 kernel_size(int or tuple) - max ...
Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解
1.函数语法格式和作用 作用:卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定 torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 2.参数解释 num_featur...
Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解
1.函数语法格式 nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode= 'zeros' ) 这个函数是二维卷积最常用的卷积方式，在pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方.....
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