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Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的
... 深度可分离卷积:
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
tf.nn.depthwise_conv2d(input,filter,strides,padding,rate=None,name=None,data_format=None)
除去 ...
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对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解
在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数，但是这两个函数有什么区别呢，通过计算得到一些规律。
1.关于tf.nn.conv1d的解释，以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解：
Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors.
Given an input tensor of shape [batch, ...
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torch.nn.embedding()大致使用方法
碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记
将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在 ... 则可以定义如下形式：
假设当前词汇表中有4个不同的单词，则V=4
import torch
import torch.nn as nn
embed=nn.Embedding(4,embed_dim)
x=torch.LongTensor([[0,1,2],[3,2,1]])#B,seq_length
x_embed=embed(x)
pri
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深度学习–第9篇: Pytorch模型创建与nn.Module
Pytorch模型创建与nn.Module1. 模型创建步骤1.1 构建模型的两要素2. nn.Module属性2.1 torch.nn2.2 nn.Module3. 模型容器Containers3.1 nn.Sequential3.2 nn.ModuleList3.3 nn.ModuleDict3.4 容器总结4. AlexNet创建5. VGG16创建6. MobileNetv2创建
1. 模型 ...
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Pytorch中torch.nn的损失函数
目录
前言
一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)
二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True)
三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True)
四、总结
前言
最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数 ...
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Pytorch中torch.nn的损失函数
目录
前言
一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)
二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True)
三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True)
四、总结
前言
最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数 ...
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Pytorch中torch.nn的损失函数
目录
前言
一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)
二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True)
三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True)
四、总结
前言
最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数 ...
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Pytorch中torch.nn的损失函数
目录
前言
一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)
二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True)
三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True)
四、总结
前言
最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数 ...
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Pytorch中torch.nn的损失函数
目录
前言
一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True)
二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True)
三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True)
四、总结
前言
最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数 ...
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