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摘要： 17.1官网：Docs-PyTorch-torch.nn-Convolution Layers 1.nn.Conv2d：图像主要是二维矩阵 点击查看代码 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, p 阅读全文

摘要： 16.1torch.nn.functional.conv2d的参数（官网） 点击查看代码 input：input tensor of shape (minibatch,in_channels,iH,iW) weight：filters of shape (out_channels,in_channe 阅读全文

摘要： 打开PyTorch官网 1.找到troch.nn的Containers 2.打开pycharm：代码-生成-重写方法-选择第一个要初始化的方法__init__ 3.pycharm运行代码如下 点击查看代码 import torch from torch import nn #1.定义神经网络的模板 阅读全文

摘要： 14.1Pytorch官网打开torch.utils.data.DataLoader 14.2在pycharm使用DataLoader 它返回img和target 代码如下： 点击查看代码 import torchvision from torch.utils.data import DataLoa 阅读全文

摘要： 13.1Transforms中的类 1.打开pytorch官网 2.找到CIFAR10，这个数据集比较小 3.点击图片上红色的CIFAR10 4.这里的链接就是Pycharm下载到dataset里面的东西 13.2CIFAR10数据集的下载与导入 1.在Pycharm下载，下载到dataset 2. 阅读全文

摘要： 12.1Resize使用 1.Resize使用1_输入的size为sequence 【注：“忽略大小写，进行提示匹配”的设置：一般情况下，你需要输入R，才能提示出Resize；我们想设置，即便你输入的是r，也能提示出Resize，也就是忽略了大小写进行匹配提示】 步骤如下： （1）对Resize() 阅读全文

摘要： 11.1_call_使用 11.2ToTensor使用 1.代码如下： 点击查看代码 from PIL import Image from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms 阅读全文

摘要： 10.1为什么需要Tensor数据类型 1.通过transforms.ToTensor去看两个问题： ①transforms的使用（pytorch)；②为什么需要ToTensor数据类型。 2.为什么需要ToTensor数据类型？ 因为他包装了我们反向神经网络所需要的理论基础的参数 点击查看代码 f 阅读全文

摘要： 9.1Transforms的结构及用法 【B站】PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】 打开pycharm: 9.2PIL数据类型 9.3Transforms.ToTensor使用 正确用法VS我的错误用法 1.ToTensor是Transforms的一个类 【deepsee 阅读全文

摘要： 8.1add_image( )使用 由于PIL类型不符合add_image()函数要求， image模块要求的数据类型包括：torch tensor,numpy array,string等； 1.使用opencv （1）安装opencv库 numpy最常用的读取方法是opencv （2）opencv 阅读全文