#
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, s
因为之前在项目中一直使用Tensorflow，最近需要处理NLP问题，对Pytorch框架还比较陌生，所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用，这里做一个记录。 一、Pytorc
注意，一般官方接口都带有可导功能，如果你实现的层不具有可导功能，就需要自己实现梯度的反向传递。 官方Linear层： class Linear(Module): def __init__(se
任务 通过输入的sin曲线与预测出对应的cos曲线 #初始加载包 和定义参数 import torch from torch import nn import numpy as np import
简介 我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素，而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配
有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解 一、PyTorch快速搭建神经网络方法 先看实验
以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训
在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。 核心思想就是构
本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集，为后续深度网络训练提供数据。 加载并保存图像信息 首先导入需要的库，定义各种路径。 import os im
Pytorch中，变量参数，用numel得到参数数目，累加 def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in
