淺談pytorch池化maxpool2D注意事項

阿新 • • 發佈：2020-02-18

注意： 在搭建網路的時候用carpool2D的時候，讓高度和寬度方向不同池化時，

用如下：

nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=(2,1),padding=(0,1))

千萬不要用：

nn.MaxPool2d(kernel_size=2,0))，這樣在用交叉熵做損失函式的時候，有時候會出現loss為nan的情況，檢查的時候發現，某些樣本的提取出來的feature全為nan。

以上這篇淺談pytorch池化maxpool2D注意事項就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。

注意：在搭建網路的時候用carpool2D的時候，讓高度和寬度方向不同池化時，用如下：

this.$refs.frmAdd.resetFields();這句在使用中有些時候不會有啥問題，但有時候就會出問題，而且特別難纏，我原來這麼使用就沒問題啊，怎麼這裡就會有問題，查詢各種資料總結得出：

最近修改一個程式碼的時候，當使用網路進行推理的時候，發現每次更改測試集的batch size大小竟然會導致推理結果不同，甚至產生錯誤結果，後來發現在網路中定義了BN層，BN層在訓練過程中，會將一個Batch的中的資料轉變

3*3卷積核與2*5卷積核對神經元大小的設定 #這裡kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET類繼承nn.Module類

在使用深度學習模型訓練的過程中，工具的準備也算是一個良好的開端吧。熟話說完事開頭難，磨刀不誤砍柴工，先把前期的問題搞通了，能為後期節省不少精力。

cuDNN使用非確定性演算法，並且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False來進行禁用

一、簡化前饋網路LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__()

由於在模型訓練的過程中存在大量的隨機操作，使得對於同一份程式碼，重複執行後得到的結果不一致。因此，為了得到可重複的實驗結果，我們需要對隨機數生成器設定一個固定的種子。

正常來說backward( )函式是要傳入引數的，一直沒弄明白backward需要傳入的引數具體含義，但是沒關係，生命在與折騰，咱們來折騰一下，嘿嘿。

我們經常會看到字尾名為.pt,.pth,.pkl的pytorch模型檔案，這幾種模型檔案在格式上有什麼區別嗎？

in-place operation在pytorch中是指改變一個tensor的值的時候，不經過複製操作，而是直接在原來的記憶體上改變它的值。可以把它成為原地操作符。

在利用torch.max函式和F.Ssoftmax函式時，對應該設定什麼維度，總是有點懵，遂總結一下：

參考部落格： https://blog.csdn.net/u011276025/article/details/73826562/ 1. 把Label要轉成LongTensor格式

首先看看柯里化到底是什麼？維基百科上說道：柯里化，英語：Currying(果然是滿滿的英譯中的既視感)，是把接受多個引數的函式變換成接受一個單一引數（最初函式的第一個引數）的函式，並且返回接受餘下的引數而且返

專案中使用的執行緒池的地方很多，一直以來感覺對它的引數已經掌握的很好了，但是遇到幾次問題之後才發現欠缺的這麼多

技術標籤：Java筆記學習序列化和反序列化的注意事項： /* * 使用ObjectOutputStream實現物件的序列化

《鬼谷八荒》在今天開放了化神境，可能目前玩家們還在摸索其中的奧祕，不妨先看看玩家“wenhuizeeee”分享的《鬼谷八荒》元嬰升化神注意事項，希望能為各位玩家帶來一些幫助。

前言距typescript 3.7正式釋出已經有一段時間了，這段時間正在對手上的專案進行typescript的遷移工作，所以會特別留意每一次的release。

1、概念：　　序列化：把物件轉換為位元組序列的過程　　反序列化：把位元組序列轉化為物件的過程