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pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法
... 使用一张实际的图片来做一下处理。
这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如下：
import torch.nn,functional as F
import torch
from PIL import Image
im=Image.open("heibai.jpg",'r')
X=torch.Tensor(np.asarray(im))
print("shape:",X.shape)
dim=(10,10,10,10)
...
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pytorch中nn.Conv1d的用法详解
先粘贴一段official guide：nn.conv1d官方
我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样的。话不多说，先粘代码（菜鸡的自我修养）
class CNN1d(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN1d,self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv1d(1,100,2), ...
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Python实现的NN神经网络算法完整示例
本文实例讲述了Python实现的NN神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
参考自Github开源代码：https://github.com/dennybritz/nn-from-scratch
运行环境
Pyhton3
numpy(科学计算包)
matplotlib(画图 ...
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浅析PyTorch中nn.Module的使用
torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装，包括网络结构以及网络参数和一些操作
torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类
查看源码
初始化部分：
def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
self._buffers = OrderedDict()
self._backward_hooks = OrderedDict()
self ...
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解
简而言之就是，nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型，它是Module的子类，在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法，从而有网络模型生成。而nn.ModuleList仅仅类似于pytho中的list类型，只是将一系列层装入列表，并没有 ... ()方法，因此也不会有网络模型产生的副作用。
需要注意的是，nn.ModuleList接受的必须是subModule类型，例如：
nn.ModuleList(
[nn.ModuleList([Conv(inp_dim + j ...
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pytorch之卷积神经网络nn.conv2d
... 的是卷积层，使用使用Pytorch中的nn.Conv2d类来实现二维卷积层，主要关注以下几个构造函数参数：
nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding,bias=True))
参数 ...
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tf API：网络构建模块tf.nn，tf.layers， tf.contrib
在使用tensorflow构建神经网络时，经常看到tf.nn，tf.layers，tf.contrib这三个模块，它们有很多函数的功能是相同的，部分可以混用，这就导致使用者很容易被迷惑，本文在此做一下笔记以理清思路。
tf.nn：用于原始神经网络（NN）操作的包装程序，属于基础操作，常见包括卷积（conv、conv_transpose、dilation2D、separable_conv）、池化（avg_pool，max_pool）、归一化（batch_normalization） ...
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Pytorch|神经网络工具箱nn
... 的水平和这一章之间可能隔了一个太平洋（/TДT)/
torch.nn是专门为深度学习设计的模块，核心数据结构是Module ... 层，也可以表示一个包含很多层的神经网络。
4.1 nn.Module
全连接层
我们可以继承nn.Module类来写一个 ... 是全连接层y=Wx+b
import torch as t
from torch import nn
from torch.autograd import Variable as V
下面这段代码定义了新的类Linear，把nn.Module放在括号中表示它是Lin
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Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解
通过源代码中可以看到nn.LSTM继承自nn.RNNBase,其初始化函数定义如下
class RNNBase(Module):
...
def __init__(self, mode, input_size, hidden_size,
num_layers=1, bias=True, batch_first=False,
dropout=0., bidirectional=False):
我们 ...
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