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文章来源:https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, groups=1, bias=True) class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_si

这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet .AlexNet .VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集.Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集.MNIST 数据集包含 60000 张训练图片,10000 张测试图片.其中每一张图片都是 0~9 中的一个数字.图片尺寸为 28×28.由于数据集中数据相对比较简单,人工标注错误率仅为 0.2%. Cifar 数据

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

文章目录 一.项目背景 二.数据处理 1.标签与特征分离 2.数据可视化 3.训练集和测试集 三.模型搭建 四.模型训练 五.完整代码 一.项目背景数据集cnn_train.csv包含人类面部表情的图片的label和feature.在这里,面部表情识别相当于一个分类问题,共有7个类别.其中label包括7种类型表情: 一共有28709个label,说明包含了28709张表情包嘿嘿.每一行就是一张表情包48*48=2304个像素,相当于4848个灰度值(intensity)(0为黑, 255为白)

# library # standard library import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # tr

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

需要实现对卷积层的重参数化reparameterization 但是代码里卷积前weight并没有hook,很难在原本的卷积类上用pure oo的方式实现 目前的解决方案是继承原本的卷积,挂载一个weight module替代原本的weight parameter.需要hack一下getattr 大致代码: class ReparamLayer(nn.module): def __init__(self, weight:nn.Parameter): self.weight = weight de

一.项目说明 给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情.在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类).所以,本项目实质上是一个7分类问题. 数据集介绍: (1).CSV文件,大小为28710行X2305列: (2).在28710行中,其中第一行为描述信息,即“label”和“feature”两个单词,其余每行内含有一个样本信息,即共有28709

关于autoencoder的内容简介可以参考这一篇博客,可以说写的是十分详细了https://sherlockliao.github.io/2017/06/24/vae/ 盗图一张,自动编码器讲述的是对于一副输入的图像,或者是其他的信号,经过一系列操作,比如卷积,或者linear变换,变换得到一个向量,这个向量就叫做对这个图像的编码,这个过程就叫做encoder,对于一个特定的编码,经过一系列反卷积或者是线性变换,得到一副图像,这个过程叫做decoder,即解码. 然而自动编码器有什么用,看到上

PyTorch复现GoogleNet学习笔记 一篇简单的学习笔记,实现五类花分类,这里只介绍复现的一些细节 如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文<Going Deeper with Convolutions> 简单说明下数据集,下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明 一.环境准备 可以去看之前的一篇博客,里面写的很详细了,并且推荐了一篇炮哥的环境搭建环境 Anaconda3(建议使用) python=3.6/3.7/3.8 pycharm (IDE) pytorc

一.前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征.这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些,但如果要更深入了解整个过程的原理,需要去了解DeepLearning. 这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提取的一般概念,并详细描述卷积神经网络的实现.但是由于精力有限,没有对人类视觉的分层以及机器学习等

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出

pytorch之nn.Conv1d详解 之前学习pytorch用于文本分类的时候,用到了一维卷积,花了点时间了解其中的原理,看网上也没有详细解释的博客,所以就记录一下. Conv1dclass torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) – 输入信号的通道.在文本分类中,即为词向量的维度o

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jan 31 14:10:03 2018 @author: markli """ import numpy as np; def ReLU(x): return max(0,x); class CovolutionLayer: """ 卷积层包含卷积和汇合两步操作 """ def __init__(se

一.前言 在深度学习模型训练的过程中,常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等.在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属:在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom.visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好. 二.安装和启动 visdom的安装比较简单,可以直接使用pip命令. # visdom 安装指令 p

1>建立数据集(并绘制图像) # -*- coding: utf-8 -*- #demo.py import torch import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具 from torch.autograd import Variable # 生成伪数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) y = x.p

讲授Lenet.Alexnet.VGGNet.GoogLeNet等经典的卷积神经网络.Inception模块.小尺度卷积核.1x1卷积核.使用反卷积实现卷积层可视化等. 大纲: LeNet网络 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNnet网络 反卷积可视化 数学特性 根据卷积结果重构图像 本集总结 LeNet网络: 卷积神经网络是1989年Y.LeCun提出的,真正有意义的卷积神经网络是LeNet-5网络,它是Y.LeCun1998年提出来的,现在尊称Y.LeCun为卷积神经网络之父,后

目录: 1.经典的卷积层是如何计算的 2.分析卷积层的计算量 3.分析卷积层的参数量 4.pytorch实现自动计算卷积层的计算量和参数量 1.卷积操作如下: http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 假设卷积层的输入特征图大小为C_in x H x W, 卷积核大小为K_1 x K_2, padding = P_1 x P_2, stride = S_1 x S_2, filter 数目为C_out. 输出的特征图大小为C_out

卷积 Conv2d 2D卷积函数和参数如下 nn.Conv2d( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros' ) 参数说明: in_channels: 输入通道数,RGB图片一般是3 out_channels: 输出通道,也可以理解为kernel的数量 kernel_size:kernel的和宽设置 kernel

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域,拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距,特别是下游任务中的性能.整篇论文阐述十分详细,而且也优化了实际运行的表现,值得读一读.试一试   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs 论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.06717 论文代码:https://github.com