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雷神NN加速器网吧版 v4.1.5.7官方版
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用pytorch的nn.Module构造简单全链接层实例
... 折腾，不怕影响其他的python框架
1、先定义一个类Linear，继承nn.Module
import torch as t
from torch import nn
from torch.autograd import Variable as V
class Linear(nn.Module):
'''因为Variable自动求导，所以不需要实现backward()'''
def __init__(self, ...
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pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式
我就废话不多说了，直接上代码吧！
conv1=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3,padding=1)
conv2=nn.Conv2d(1,2,kernel_size=3)
inputs=torch.Tensor([[[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]]]])
print("input size: ",inputs. ...
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关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解
函数原型
tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swap_memory=False,
time_major=False,
scope=None
)
实例 ...
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关于tf.nn.dynamic_rnn返回值详解
函数原型
tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swap_memory=False,
time_major=False,
scope=None
)
实例 ...
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Pytorch.nn.conv2d 过程验证方式(单,多通道卷积过程)
... 的？ 即多通道多个卷积核卷积过程
这里首先贴出官方文档：
classtorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)[source]
Parameters:
in_channels (int
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pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解
... ，关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文。
测试代码（一维）
import torch
import torch.nn as nn
import math
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
output = torch.randn(1, 5, requires_grad=True)
label = torch.empty(1, dtype=torch.long).random_(5)
loss =
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pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解
如题：只需要给定输出特征图的大小就好，其中通道数前后不发生变化。具体如下：
AdaptiveAvgPool2d
CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE]
Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes.
The output is of size H x W, for any input size. The ...
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TensorFlow tf.nn.max_pool实现池化操作方式
max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似
有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d实现卷积的方式
tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
参数是四个，和卷积很类似：
第一个参数value：需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是 ...
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