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3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置
#这里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类nn.Module的所有属性 # super()需要两个实参，子类名和对象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 128, 1, 1, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(512, 128) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.drop1 = nn.Dropout(0.5) self.fc2 = nn.Linear(128, 32) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True) self.fc3 = nn.Linear(32, 3) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = self.relu1(x) x = self.drop1(x) x = self.fc2(x) x = self.relu2(x) x = self.fc3(x) x = self.softmax(x) return x
主要看对称卷积核以及非对称卷积核之间的计算方式
#这里kerner_size = 3*3 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类nn.Module的所有属性 # super()需要两个实参，子类名和对象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 128, 1, 1, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(3200, 128) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.drop1 = nn.Dropout(0.5) self.fc2 = nn.Linear(128, 32) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True) self.fc3 = nn.Linear(32, 3) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = self.relu1(x) x = self.drop1(x) x = self.fc2(x) x = self.relu2(x) x = self.fc3(x) x = self.softmax(x) return x
针对kerner_size=2*5,padding=0，stride=1以及kerner_size=3*3,padding=1,stride=1二者计算方式的比较如图所示
以上这篇浅谈pytorch卷积核大小的设置对全连接神经元的影响就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。