常用的初始化方法 1.1 均匀分布初始化（uniform_） 使值服从均匀分布 U(a,b) torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0) 复制代码 tensor...——一个n维的torch.Tensor a – 均匀分布的下界 b – 均匀分布的上限 1.2 正态分布初始化（normal_） 使值服从正态分布 N(mean, std)，默认值为 0，1 torch.nn.init.normal...1.4 一值初始化（ones_） 用1来填充tensor torch.nn.init.ones_(tensor) 复制代码 1.5 零值初始化（zeros_） 用0来填充tensor torch.nn.init.zeros...在卷积层尽可能多的保存输入通道特性。...groups (optional) – conv 层中的组数（默认值：1） 1.8 正交初始化（orthogonal_） 使得 tensor 是正交的 torch.nn.init.orthogonal_
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。介绍分两部分：1. Xavier，kaiming系列；2....“方差一致性”出发，初始化的分布有均匀分布和正态分布两种。...均匀分布初始化torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)使值服从均匀分布U(a,b)6....正态分布初始化torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)使值服从正态分布N(mean, std)，默认值为0，17....常数初始化torch.nn.init.constant_(tensor, val)使值为常数val nn.init.constant_(w, 0.3)8.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集。...很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。...定义GetLoader类，继承Dataset方法，并重写__getitem__()和__len__()方法 class GetLoader(torch.utils.data.Dataset): # 初始化函数...，只需要在训练过程中使用即可。...每一个batch中包含data和对应的labels。
前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法： 使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。 使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...使用深度可分离卷积。将原始的的卷积核分成和两部分操作。 应用卷积。将卷积（假设通道数为）直接应用在某个卷积层（假设维度为）之前，当满足$C_2 使用宽卷积的好处？...same方式的填充通常使用0填充的方式对卷积核不满足整除条件的输入特征图进行补全，使得卷积层的输出维度和输入维度一致。...在这里插入图片描述 方法5：调整图像大小（使用最近邻插值或双线性插值），然后执行卷积操作。这似乎是一种自然的方法，大致相似的方法在图像超分辨率方面表现良好。 ?
在处理深度卷积网络时，过滤器和特征映射很重要。滤镜是使特征被复制的东西，也是模型看到的东西。 什么是CNN的滤镜和特性映射? 过滤器是使用反向传播算法学习的一组权值。...通过叠加越来越多的CNN层，我们可以从一个CNN中得到更加抽象和深入的信息。 ? 特性映射是我们通过图像的像素值进行滤波后得到的结果。这就是模型在图像中看到的这个过程叫做卷积运算。...使用ResNet-50模型来可视化过滤器和特征图并不理想。原因是resnet模型总的来说有点复杂。遍历内部卷积层会变得非常困难。...但是在本篇文章中您将了解如何访问复杂体系结构的内部卷积层后，您将更加适应使用类似的或更复杂的体系结构。 我使用的图片来自pexels。这是我为了训练我的人脸识别分类器而收集的一幅图像。 ?...在此之后，我们将使用for循环将最后一层的输出传递给下一层，直到到达最后一个卷积层。 在第1行，我们将图像作为第一个卷积层的输入。 然后我们使用for循环从第二层循环到最后一层卷积。
给大家分享一下：我是如何用 AI 辅助写作的 标题平淡无奇、素材不够充实、遣词造句缺乏吸引力，这些问题是每个刚开始写作的人都会碰到的。...对于书中的专业术语，我们也可以让 AI 给出定义： 请解释文章中的**[专业术语]**： 给出通俗定义； 提供实际例子； 说明使用场景。...注意：AI 有时可能会虚构素材，所以我们仍需要使用搜索引擎核实关键数据，确保素材的真实性和可靠性。 第三，优化标题 标题决定了文章的首印象和点击率。一个好的标题不仅要吸引眼球，还要准确传达内容。...我自己的操作流程是：让 Kimi 根据文章内容编写绘图模型提示语，然后交给豆包根据提示语生成图片。 不要局限于某个 AI 模型，要灵活运用不同 AI 的长处。...例如：我想就这篇文章写一篇读书笔记，你建议从哪几个方面来写？请根据文章内容，给出写作大纲。 第七，写作是什么 写作的核心是清晰地表达一件事，即「是什么、为什么、怎么做」。这是一个递进的过程。
随机初始化或者全部取zero,随机初始化或者是取zero,可以是所有的OOV都使用一个随机值，也可以每一个OOV word都是随机的，具体效果看自己效果 随机初始化的值看过几篇论文，有的随机初始化是在(...五）参数初始化 对于pytorch中的nn.Conv2d()卷积函数来说，有weight and bias，对weight初始化是很有必要的，不对其初始化可能减慢收敛速度，影响最终效果等 对weight...LSTM中的hidden size：LSTM中的隐藏层维度大小也对结果有一定的影响，如果使用300dim的外部词向量的话，可以考虑hidden size =150或者是300，对于hidden size...宽卷积、窄卷积，在深层卷积model中应该需要使用的是宽卷积，使用窄卷积的话会出现维度问题，我现在使用的数据使用双层卷积神经网络就会出现维度问题，其实也是和数据相关的 ?...character-level的处理，最开始的处理方式是使用词进行处理（也就是单词），可以考虑根据字符去划分，划分出来的词向量可以采用随机初始化的方式，这也是一种策略，我试过这种策略，对我目前的任务来说是没有提升的
设置字节中某位的值 static public Byte s_SetBit(Byte byTargetByte, int nTargetPos, int nValue) { int nValueOfTargetPos...= -1) { return byTargetByte; } else { return 0; } } 测试案例： 把每位全为1的字节置0 Byte b = Convert.ToByte...： 01111111 byte修改第1位后的结果： 00111111 byte修改第2位后的结果： 00011111 byte修改第3位后的结果： 00001111 byte修改第4位后的结果： 00000111...byte修改第5位后的结果： 00000011 byte修改第6位后的结果： 00000001 byte修改第7位后的结果： 00000000 2....获得字节中某位的值 static public int s_GetBit(Byte byTargetByte, int nTargetPos) { int nValue = -1; switch
, KH1, KW1) 第一层卷积权重 -conv_b1 : (channel_1,) 第一层卷积偏值 -conv_w2 : (channel_2, channel_1, KH2, KW2) 第二层卷积权重...-conv_b2 : (channel_2,) 第二层卷积偏值 - fc_w: 全连接层权重 - fc_b: 全连接层偏值 返回: - scores: (N,C) 具体解释看注释！...2.8 Training a ConvNet 这里是调用了上述初始化函数，初始化w与b，由于传递的是shape，那么我们可以根据在上面的卷积神经网络注释的提示里面的shape来进行编写，上面的注释如下：...-conv_w1 : (channel_1, 3, KH1, KW1) 第一层卷积权重 -conv_b1 : (channel_1,) 第一层卷积偏值 -conv_w2 : (channel_2, channel..._1, KH2, KW2) 第二层卷积权重 -conv_b2 : (channel_2,) 第二层卷积偏值 KH1与KW1，KH2与KW2是多少呢？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Pytorch手册可以查得，前三个参数是必须手动提供的，后面的有默认值。...在Tensorflow中都是先定义好weight和bias，再去定义卷积层的呀！别担心，在Pytorch的nn模块中，它是不需要你手动定义网络层的权重和偏置的，这也是体现Pytorch使用简便的地方。...首先给结论，在nn模块中，Pytorch对于卷积层的权重和偏置（如果需要偏置）初始化都是采用He初始化的，因为它非常适合于ReLU函数。...这一点大家看Pytorch的nn模块中卷积层的源码实现就能清楚地发现了，当然，我们也可以重新对权重等参数进行其他的初始化，可以查看其他教程，此处不再多言。
对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对...Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。...最后会得到 2 个二维的张量。 二维卷积差不多说到这里吧，不明白我也没招了，我这已经浑身解数了，看这些动图也能看到吧，哈哈。毕竟这里主要讲 Pytorch，关于这些深度学习的基础这里不做过多的描述。...，最后一个参数常在最大值反池化的时候使用，那什么叫最大值反池化呢？...所以下一次开始学习损失函数模块，但是在学习损失函数之前，还得先看一下常用的权重初始化方法，这个对于模型来说也是非常重要的。所以下一次整理权值初始化和损失函数。
前言 使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。...双线性插值（bilinear interpolation） 是常用的上采样方法之一，它也经常用于初始化转置卷积层。 为了解释双线性插值，假设给定输入图像，我们想要计算上采样输出图像上的每个像素。...我们构造一个将输入的高和宽放大2倍的转置卷积层，并将其卷积核用bilinear_kernel函数初始化。...，我们用双线性插值的上采样初始化转置卷积层。...对于 1×1卷积层，我们使用Xavier初始化参数。
同时，我来记录笔记的过程中，也会补充深度学习相关的知识，在学习PyTorch框架的时候，也学习/复习深度学习。 本篇是PyTorch简明笔记第[3]篇....我们可以按照自己的习惯，结合上面两种方法，来搭建网络。...__init__() # 添加该模型的自定义初始化（主要是定义神经网络层） self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)...---- 一、常用的神经网络层 这里，我们介绍以下几种layers： 卷积层-Conv2d 全连接层 池化层 Dropout BatchNorm 1.卷积层（2D） CLASS torch.nn.Conv2d...input）和标签值（target）扔进去就行： 这里对Cross-entropy的使用有一点需要注意的地方： 从文档可以看到，这个Target（即label）的值有限制，值的大小需要再[0,C
torchlayers 旨在做Keras为TensorFlow所做的事情，它提供了更高级的模型构建的API和一些方便的默认值以及附加功能，这些功能对构建PyTorch神经网络很有用。...date=today%205-y&geo=US&q=%2Fg%2F11gd3905v1），PyTorch继续受到人们的普遍关注，更重要的是，PyTorch的使用率在不断提高（链接：https://www.kdnuggets.com...这个项目的开发者简洁地定义了它： torchlayers是一个基于PyTorch的库，提供了torch.nn层的形状和维度的自动推断以及当前最好的网络结构（例如Efficient-Net）中的构建块。...此外，它还提供了一些有用的默认值，例如卷积核的大小（torchlayers的默认值是3）。...我在下面附上了代码，这例子展示了： torch.nn 和 torchlayers 层的混合使用 形状和维度推断（卷积、线性输入和BatchNorm） 默认的卷积核v大小 卷积的填充默认为 “same”
能改变命运的，除了考父母，就只有靠自己的能力了。 今天给大家带来的这篇文章，是国外一个非科班出身的哥们，半路开始研究卷积神经网络结构的心路历程。因为没有系统的指导，中间也走过不少弯路。...以防我们需要保留图像的大小，我们使用相同的填充（补零），其他明智有效填充，因为它有助于减少使用的数量特征； 池层然后进一步减少参数的数量； 几个卷积和池层添加之前的预测。 卷积层帮助提取特征。...这是我们在处理图像时通常需要做的事情，因为在捕获图像时，不可能捕获相同大小的所有图像。 为了简化您的理解，我刚刚使用了单个卷积层和单个池化层来进行讲解，而通常我们是不会定义这种简单的神经网络结构的。...target=http%3A//files.fast.ai/data/dogscats.zip 在这个模型中，我只使用了一个卷积层和池层，可训练的参数是 219, 801。...如果我在这种情况下使用了一个 MLP，我将会有多少输出结果呢？您可以通过添加更多的卷积和池层来进一步减少参数的数量。我们添加的更多的卷积层网络结构和训练将会更复杂，但是同样的结果也会更好。
对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，...而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。..._parameters：存储管理属于 nn.Parameter 类的属性，例如权值，偏置这些参数 _modules: 存储管理 nn.Module 类， 比如 LeNet 中，会构建子模块，卷积层，池化层...我们使用步入，进入到nn.Conv2d这个卷积层，我们会发现class Conv2d(_ConvNd):也就是这个类是继承于_ConvNd的，在 Conv2d 的初始化方法中，依然是先调用父类的初始化方法...，我们完全不需要人为的设计， 只需要从前面加上卷积层让网络自己学习提取，后面加上几个全连接层进行分类等任务。
在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么 PyTorch 不将其默认设置为 True？它的适用场景是什么？...为什么使用它可以提升效率？答案就在本文之中。注：因为相关的参考资料比较少，文章的内容是根据我自己的理解和测试的结果总结的，所以如果有错误或者不准确的地方，欢迎大家留言指出。...除此之外，实现卷积层的算法还有基于 GEMM (General Matrix Multiply) 的，基于 FFT 的，基于 Winograd 算法的等等，而且每个算法还有自己的一些变体。...这样的话，因为我们固定了模型输入的尺寸大小，所以对每个卷积层来说，其接受的输入尺寸都是静态的，固定不变的，在提前做优化的时候我们只要使用随机初始化的相应尺寸的输入进行测试和选择就行了。...实际上，设置这个 flag 为 True，我们就可以在 PyTorch 中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试 cuDNN 提供的所有卷积实现算法，然后选择最快的那个。
在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，撰写自己的网络层。 6.1 全连接层 首先了解下，全连接层是个啥，长啥样呢？看下图所示： ?...6.2 图像相关操作 对于图像处理中，主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维（3D），池化方式又分为平均池化（AvgPool）、最大值池化...而卷积层除了常用的前向卷积之外，还有转置卷积（TransposeConv）。 卷积层 首先，了解下卷积操作的过程，如下图就是，就是用一个固定大小的滤波器来进行扫射，每到一个地方，得到一个值。...卷积层每次用来遍历图像的这个滤波器的值是共享的，即每个位置都是一样的值，所以它的参数量会比全连接层小很多。如VGG16的Conv2-1的参数量为： 。...PyTorch中nn.init模块就是专门为初始化而设计，如果某种初始化策略nn.init不提供，用户也可以自己直接初始化。
在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。...设计输入和输出管道 所需背景知识 在学习本教程之前，你需要了解： 卷积神经网络的工作原理，包括残差块、跳过连接和上采样； 目标检测、边界框回归、IoU 和非极大值抑制； 基础的 PyTorch 使用。...列表中有 5 种类型的层。PyTorch 为 convolutional 和 upsample 提供预置层。我们将通过扩展 nn.Module 类为其余层写自己的模块。...这意味着我们需要持续追踪被应用卷积层的卷积核数量。我们使用变量 prev_filter 来做这件事。我们将其初始化为 3，因为图像有对应 RGB 通道的 3 个通道。...（如果感到困惑，我建议你读一下 nn.Module 类在 PyTorch 中的使用）。 在路由层之后的卷积层会把它的卷积核应用到之前层的特征图（可能是拼接的）上。
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