人工智能學習PyTorch實現(xiàn)CNN卷積層及nn.Module類示例分析
1.CNN卷積層
通過nn.Conv2d可以設置卷積層，當然也有1d和3d。
卷積層設置完畢，將設置好的輸入數(shù)據(jù)，傳給layer()，即可完成一次前向運算。也可以傳給layer.forward，但不推薦。
2. 池化層
池化層的核大小一般是2*2，有2種方式：
maxpooling：選擇數(shù)據(jù)中最大值輸出
avgpooling：計算數(shù)據(jù)的均值并輸出
通過這一層可以實現(xiàn)降采樣。
3.數(shù)據(jù)批量標準化
Batch Normalize，在計算過程中，通常輸入的數(shù)據(jù)都是0-255的像素數(shù)據(jù)，不方便計算，因此可以通過nn.BatchNorm1d方法進行標準化。
標準化后，可以通過running_mean, running_var獲取全局的均值和方差。
4.nn.Module類
①各類函數(shù)
Linear, ReLU, Sigmoid, Conv2d, Dropout等等
②容器功能
我們可以直接在定義自己的層的時候，把所有我們需要用到的層及相關(guān)函數(shù)放進去。使用的時候直接調(diào)用即可。
③參數(shù)管理
在這個類中可以直接生成我們需要的參數(shù)，并且自動帶上梯度的需求。
④調(diào)用GPU
⑤存儲和加載
訓練過程中可以根據(jù)需求，比如訓練到某一個點的時候達到了最優(yōu)，可以將其存儲。
⑥訓練、測試狀態(tài)切換
直接調(diào)用根節(jié)點的train, eval就可以切換。
⑦ 創(chuàng)建自己的層
還有其他功能，但現(xiàn)在還不理解，因此先不往上寫了。
5.數(shù)據(jù)增強
數(shù)據(jù)增強主要用在我們數(shù)據(jù)不夠用的時候，對原來的數(shù)據(jù)進行調(diào)整，從而生成新的數(shù)據(jù)。比如一張圖片，我們可以對其進行翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、大小調(diào)整、切割等操作 。導入數(shù)據(jù)的時候即可進行，具體實現(xiàn)方式如下。
以上就是人工智能學習PyTorch實現(xiàn)CNN卷積層及nn.Module類示例分析的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于PyTorch中CNN及nn.Module的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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