PyTorch搭建小实践 import torch from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init
MaxPool2d 的使用 此处我们仍然使用官网自带的数据集进行训练,最后将其可视化 加载数据集和可视化部分在此处不在介绍,若需要了解: 加载数据集:torch.utils.data中的DataLoader数据加载器(附代码)_硕大的蛋的博客-CSDN博客 tensorboard可视化工具:Tensorboard 可视化工具的
几种构造方式 比较常用的两种方式 1、通过集成nn.Module()来定义一个神经网络 以LeNet为例 # LeNet:卷积+池化+卷积+池化+全连接+全连接+全连接(两层卷积+三层全连接，一共5层) class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.Cv = n
import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Linear, Flatten, Sequential from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter dataset_transform = torchvision.transforms.C
在神经网络中 池化层是比较重要的，是提取重要信息的操作，可以去掉不重要的信息，减少计算开销。下面我们来介绍 MaxPool2d的使用方法。 API官网文档 MaxPool2d 参数介绍 kernel_size ：表示做最大池化的窗口大小，可以是单个值，也可以是tuple元组stride ：步长，可以是单个值，也可以是tup
卷积层 池化层 AveragePooling2D 取平均数 MaxPool2D 取最大数 通常用来代替全连接层 正则化 归一化 CNN示例代码
