關於Pytorch MaxUnpool2d中size操作方式

阿新 • • 發佈：2020-01-09

下圖所示為最大值的去池化操作，主要包括三個引數，kernel_size: 卷積核大小（一般為3，即3x3的卷積核）,stride:步，還有一個新的size。

從圖中可以看出，它將維度4x4的去池化結果變為5x5。主要通過排序的方法，將4x4裡面的元素按行展開為（0,6,8,14...），然後按照次序放到5x5的矩陣裡面。

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下圖所示為最大值的去池化操作，主要包括三個引數，kernel_size: 卷積核大小（一般為3，即3x3的卷積核）,stride:步，還有一個新的size。

簡介我們知道，在對影象執行卷積操作時，如果不對影象邊緣進行填充，卷積核將無法到達影象邊緣的畫素，而且卷積前後影象的尺寸也會發生變化，這會造成許多麻煩。

一卷積操作：在pytorch搭建起網路時，大家通常都使用已有的框架進行訓練，在網路中使用最多就是卷積操作，最熟悉不過的就是

Numpy 隨機矩陣： np.random.randn(d0,d1,d2,...) 矩陣大小與形狀： np.ndarray.size 與 np.dnarray.shape

本篇文章介紹一下在Spring中如何使用JDBC，事實上，在Spring中使用JDBC和傳統的JDBC或者一些JDBC框架，如：DBUtils的使用沒有什麼區別，所以Spring中使用JDBC是非常簡單的。

使用navicat測試學習: 首先使用set autocommit = 0;(取消自動提交,則當執行語句commit或者rollback執行提交事務或者回滾)

max pooling是CNN當中的最大值池化操作，其實用法和卷積很類似有些地方可以從卷積去參考【TensorFlow】 tf.nn.conv2d實現卷積的方式

今天在看文件的時候，發現pytorch 的conv操作不是很明白，於是有了一下記錄首先提出兩個問題：

在使用pytorch訓練模型，經常需要載入大量圖片資料，因此pytorch提供了好用的資料載入工具Dataloader。

以titanic資料集為例。其中name列是字串，現在想從其中提取title作為新的一列。

MLP分類效果一般好於線性分類器，即將特徵輸入MLP中再經過softmax來進行分類。

三通道陣列轉成彩色圖片 img=np.array(img1) img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3]) img=(img+0.5)*255##img做過歸一化處理，【-0.5，0.5】

如果在python內呼叫pytorch有可能視訊記憶體和GPU佔用不會被自動釋放，此時需要加入如下程式碼

其實各大深度學習框架背後的原理都可以理解為擬合一個引數數量特別龐大的函式，所以各框架都能用來擬合任意函式，Pytorch也能。

一維線性擬合資料為y=4x+5加上噪音結果： import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

目前資料預處理最常見的方法就是中心化和標準化。中心化相當於修正資料的中心位置，實現方法非常簡單，就是在每個特徵維度上減去對應的均值，最後得到 0 均值的特徵。

如下所示： import tensorflow as tf a=tf.constant([[[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]],[[11,12,13,14],[20,21,22,23],[15,16,17,18]]])

在使用pre-train model時候，我們需要restore variables from checkpoint files. 經常出現在checkpoint 中找不到”Tensor name not found”.

tensorflow中的conv2有padding=‘SAME\'這個引數。吳恩達講課中說到當padding=(f-1)/2（f為卷積核大小）時則是SAME策略。但是這個沒有考慮到空洞卷積的情況，也沒有考慮到strides的情況。

本文例項講述了php使用redis的幾種常見操作方式和用法。分享給大家供大家參考，具體如下：