输入到nn.Linear(in_features=16*4*4、out_features=100) - 腾讯云开发者社区

(28*28 = 784) self.enc2 = nn.Linear(in_features=256, out_features=128) self.enc3 = nn.Linear...(in_features=128, out_features=64) self.enc4 = nn.Linear(in_features=64, out_features=32)...self.enc5 = nn.Linear(in_features=32, out_features=16) #解码器 self.dec1 = nn.Linear(in_features...=16, out_features=32) self.dec2 = nn.Linear(in_features=32, out_features=64) self.dec3...= nn.Linear(in_features=64, out_features=128) self.dec4 = nn.Linear(in_features=128, out_features

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PyTorch-24h 02_分类问题

nn.Linear(in_features=2, out_features=5) # takes in 2 features (X), produces 5 features self.layer..._2 = nn.Linear(in_features=5, out_features=1) # takes in 5 features, produces 1 feature (y)...(in_features=2, out_features=5), nn.Linear(in_features=5, out_features=1) ).to(device) 对于简单的线性模型，...__init__() self.layer_1 = nn.Linear(in_features=2, out_features=10) self.layer_2 = nn.Linear...(in_features=10, out_features=10) self.layer_3 = nn.Linear(in_features=10, out_features=1)

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Pytorch_第四篇_使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务（包含示例）

如下图所示： image.png 上图从左右到右为输入层、隐藏层、隐藏层、输出层，各层之间采用全连接结构。...) print(net) ''' Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=5, bias=True) (1): Sigmoid...() (2): Linear(in_features=5, out_features=5, bias=True) (3): Sigmoid() (4): Linear(in_features...(net) ''' Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=5, bias=True) (1): Sigmoid() (2):...Linear(in_features=5, out_features=5, bias=True) (3): Sigmoid() (4): Linear(in_features=5, out_features

1.5K2 0

小白学PyTorch | 4 构建模型三要素与权重初始化

文章目录： 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算这篇文章内容不多，比较基础，里面的代码块可以复制到本地进行实践，以加深理解。...) self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,2) self.fc1 = nn.Linear(16*5*5,120) self.fc2 = nn.Linear(120,84) self.fc3...=400, out_features=120, bias=True) (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (fc3...): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) # 从net.modules()第二次开始取得东西就是每一层了 Conv2d(3, 6,...=400, out_features=120, bias=True) Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) Linear(in_features

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深度学习基础：4.Pytorch搭建基础网络模型

__init__()，这是由于python的继承机制不会继承父类的 __init__ 3、指定输入输出神经元数目in_features和out_features，这并不是必须的，但是如果把输入输出作为参数进行传递...4、构造Linear线性层，注意一个线性层输出和下一个线性层的输入个数需相等，否则无法计算(原理上就是矩阵相乘) 5、构造forward函数，实现前向传播过程，指定每一层的输入输出和激活函数。...__init__() self.linear1 = nn.Linear(in_features,13,bias=True) self.linear2 = nn.Linear...=10, out_features=2): """ in_features: 输入该神经网络的特征数目（输入层上的神经元的数目） out_features...有了tensor之后，就可以直接将数据输入到DataLoader之中。

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PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

(16*5*5, 120), nn.ReLU(), nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), ... Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True) (3): Linear(in_features=10, out_features=10, ...bias=True) (4): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True) (5): Linear(in_features=10...(in_features=10, out_features=10, bias=True) (8): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True...) (9): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True) (10): Linear(in_features=10, out_features

1.2K3 0

深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）

由于是多个卷积核对应多个输入，论文中采用了如下组合方式： S4（池化层）使用16个2×2的平均池化，步长为2，池化后得到16张5×5 的特征图。...F6（全连接层）输入维度120，输出维度是84（对应7x12 的比特图）。 OUTPUT（输出层）使用高斯核函数，输入维度84，输出维度是10（对应数字 0 到 9）。...stride=2), # (-1,16,5,5) nn.Flatten(), nn.Linear(in_features=16 * 5 * 5, out_features...=2), # (16,5,5) nn.Flatten(), nn.Linear(in_features=16 * 5 * 5, out_features...stride=2), # (-1,16,5,5) nn.Flatten(), nn.Linear(in_features=16 * 5 * 5, out_features

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详解PyTorch中的ModuleList和Sequential的区别

=10, out_features=20, bias=True)# (1): Linear(in_features=20, out_features=30, bias=True)# (2):...Linear(in_features=5, out_features=10, bias=True)# )#)input = torch.randn(32, 5)print(net3(input).shape...不同点4：有的时候网络中有很多相似或者重复的层，我们一般会考虑用 for 循环来创建它们，而不是一行一行地写，比如：layers = [nn.Linear(10, 10) for i in range(...)print(net)# net4(# (linears): ModuleList(# (0): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True...)# (1): Linear(in_features=10, out_features=10, bias=True)# (2): Linear(in_features=10, out_features

1.7K1 0

使用PyTorch复现ConvNext：从Resnet到ConvNext的完整步骤详解

4]) 我们已经将输入是从 7x7 减少到 4x4 。...然而，Transfomers 使用了被称为“Patchify”的主干，这意味着他们将输入图像嵌入到补丁中。...Vision transforms使用非常激进的补丁(16x16)，而ConvNext的作者使用使用conv层实现的4x4补丁，这使得性能从79.4%提升到79.5%。...depth-wise convolution也是是分组卷积的一种形式，其中组数等于输入通道数。作者注意到这与 self-attention 中的加权求和操作非常相似，后者仅在空间维度上混合信息。...他们注意到在原始 ResNet 中提到这样做会损害性能，但经过作者以上的所有的更改后，性能提高到 81.5% 上面4个步骤让我们整合起来操作： class BottleNeckBlock(nn.Module

1.3K2 0

机器学习中训练和验证指标曲线图能告诉我们什么？

self.lin3 = nn.Linear(150, 50) self.lin4 = nn.Linear(50, out_features) def forward(self,...__init__() self.lin1 = nn.Linear(in_features, 50) self.lin2 = nn.Linear(50, out_features...self.lin3 = nn.Linear(150, 50) self.lin4 = nn.Linear(50, out_features) self.drops = nn.Dropout...__init__() self.lin1 = nn.Linear(in_features, 2) self.lin2 = nn.Linear(2, out_features...__init__() self.lin1 = nn.Linear(in_features, 50) self.lin2 = nn.Linear(50, out_features

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Pytorch 神经网络训练过程

反向传播 4. 计算损失 5. 更新参数 6. 完整简洁代码参考 http://pytorch123.com/ 1....) self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120) # FC层 self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3..., kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)...(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (fc3): Linear(in_features=84, out_features...model.parameters(), lr=0.1)# 优化目标，学习率 # 循环执行以下内容训练 optimizer.zero_grad() # 清空梯度缓存 output = model(input) # 输入

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CNN层参数详解 | PyTorch系列（十四）

(in_features=12*4*4, out_features=120) self.fc2 = nn.Linear(in_features=120, out_features=60)...self.out = nn.Linear(in_features=60, out_features=10) def forward(self, t): # implement...通常，一层的输入是上一层的输出，所以conv层中的所有in_channels和线性层中的in_features都依赖于上一层的数据。...(in_features=12 * 4 * 4, out_features=120) self.fc2 = nn.Linear(in_features=120, out_features=60) self.out...= nn.Linear(in_features=60, out_features=10) ?

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基于卷积神经网络的垃圾分类

记录 DNN；开始给的示例代码模型, 一个简单的全连接神经网络 inputs = Input(shape=input_shape) # 将输入展平 dnn = Flatten(...(in_features=1280,out_features=64), nn.Dropout(p=0.5,inplace=False), nn.Linear(in_features...(in_features=1280,out_features=64), nn.Dropout(p=0.5,inplace=False), nn.Linear(in_features...num_epochs = 20 lr = 0.00007 num_classes = 6 image_size = 64 path = "datasets/la1ji1fe1nle4ishu4ju4ji22...(in_features=1280,out_features=64), nn.Dropout(p=0.5, inplace=False), nn.Linear(in_features

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手把手教你用PyTorch创建首个神经网络

定义神经网络模型 4. 模型训练 5. 模型评估 6. 总结看起来内容似乎很多，但笔者保证——最多10分钟就能读完全文。...输入层（4个输入特征（即X所含特征的数量），16个输出特征（随机）） 2. 全连接层（16个输入特征（即输入层中输出特征的数量），12个输出特征（随机）） 3....__init__() self.fc1 = nn.Linear(in_features=4, out_features=16) self.fc2 = nn.Linear(in_features=...16, out_features=12) self.output = nn.Linear(in_features=12, out_features=3) def forward(self,...总结现在你已经掌握了这个神经网络——这将是你写过的最简单的——有着完美简洁的数据集、没有缺失值、层次最少、还有神经元——承认吧，这实在简单到爆。

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PyTorch神经网络中可学习的参数——CNN权重 | PyTorch系列（十五）

(in_features=12*4*4, out_features=120) self.fc2 = nn.Linear(in_features=120, out_features=60)...self.out = nn.Linear(in_features=60, out_features=10) def forward(self, t): # implement...self.fc1 = nn.Linear(in_features=12*4*4, out_features=120) self.fc2 = nn.Linear(in_features=120, out_features...=60) self.out = nn.Linear(in_features=60, out_features=10) 关于打印对象时显示的信息，有一点需要注意，那就是它是完全任意的信息。...考虑这一点的方式就像我们将所有滤波器打包到一个张量中一样。现在，第二个conv层具有12个滤波器，不是单个输入通道，而是有6个来自上一层的输入通道。

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pytorch 构建神经网络

=784, out_features=512, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias...=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True) ))复制代码要使用模型，我们将输入数据传递给它...layer1 = nn.Linear(in_features=28*28, out_features=20)hidden1 = layer1(flat_image)print(hidden1.size(...=784, out_features=512, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias...=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True) ))Layer: linear_relu_stack

3563 0

PyTorch 学习 -4- 模型构建

# 实例化模型print(net) # 打印模型net(X) # 前向计算-->MLP( (hidden): Linear(in_features=784, out_features=256, bias...=True) (act): ReLU() (output): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True))tensor([[ 0.0149...= nn.Conv2d(6, 16, 5) # an affine operation: y = Wx + b self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 *...): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (fc3): Linear(in_features=84, out_features=10...=4096, out_features=4096, bias=True) (4): ReLU() (5): Dropout(p=0.5) (6): Linear(in_features

3872 0

如何对minist数据进行预处理

dataset=train,batch_size=128,shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test, batch_size=128) 构造一个两到三层的神经网络...__init__() self.flatten = nn.Flatten() # 将28*28的图像拉伸为784维向量 # 第一个全连接层Full Connection（FC） self.fc1 = nn.Linear...(in_features=784, out_features=512) self.fc2 = nn.Linear(in_features=512, out_features=256) self.fc3...= nn.Linear(in_features=256, out_features=10) 3 结语 minist是一个28*28的图像，所以输入就是28*28=784的维度，输出为10，0-9十个数字

1.2K1 0

Pytorch中现有网络模型的使用及修改

的分类器部分添加一层全连接层 vgg16_true.classifier.add_module('add_linear',nn.Linear(1000,10)) #打印网络查看效果 print(vgg16..._true) #修改网络，修改分类器部分最后一层网络 vgg16_false.classifier[6]=nn.Linear(4096,10) print(vgg16_false) 原本的vgg16网络结构...) (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True) (4): ReLU(inplace=True) (5)...) (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True) (4): ReLU(inplace=True) (5)...) (3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True) (4): ReLU(inplace=True) (5)

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03-使用PyTorch处理最简单的神经网络分类任务（笔记+代码）

__init__() # 2.创建两个线性层 self.layer_1 = nn.Linear(in_features=2, out_features=5) # 输入 2...features (X), 输出 5 features self.layer_2 = nn.Linear(in_features=5, out_features=1) # 输入 5 features...), nn.Linear(in_features=5, out_features=1) ).to(device) model_0 Sequential( (0): Linear(in_features...__init__() self.layer_1 = nn.Linear(in_features=2, out_features=10) self.layer_2 = nn.Linear...(in_features=10, out_features=10) self.layer_3 = nn.Linear(in_features=10, out_features=1)

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在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

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