由于需要在深度学习网络中加一层裁剪层，所以在torchvision.transforms.functional.crop的基础上继承torch.nn.Module类自定义裁剪层。
自定义裁剪层
在pytorch1.7下能正常运行包含裁剪层的网络，切换到pytorch1.6下后报错
错误信息
发现1.6版本下该函数只接受PIL输入
pytorch1.6下torchvision.transforms.functional.crop
但pytorch1.7版本支持裁剪tensor
pytorch1.7下torchvision.transforms.functional.crop
解决方法：升级pytorch，或添加数据类型转换程序
由于需要在深度学习网络中加一层裁剪层，所以在torchvision.transforms.functional.c...
罗列一下Pytorch中的损失函数以及使用场景。在Pytorch中，一共提供了18个损失函数。Pytorch Lo...
由于实验需要，便用pytorch函数手动实现了batchnorm函数，但是最后发现结果不对，最后在Pytorch论...
pytorch repeat 解析 pytorch 中 Tensor.repeat 函数，能够将一个 tensor...
pytorch中NLLLoss函数和CrossEntropyLoss函数的区别：https://www.cnblo...
各大损失函数总结： pytorch loss function 总结
max()torch.max(input, dim)dim参数指出删去哪一维度，0-行，1-列；输出两个tenso...
此文章是使用pytorch实现mnist手写字体的图像分类。利用pytorch内置函数mnist下载数据，同时利用...
不用循环，用 pytorch 的基本函数, 非常简洁. 代码如下:
pytorch常用normalization函数[https://www.cnblogs.com/wanghui-...
本文标题：Pytorch函数torchvision.transforms.
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kiruoktx.html
网友评论