python我的最爱

2019年12月4日

摘要： 1. 尺寸的大小 ipadx 和 ipady import tkinter root = tkinter.Tk() root.minsize(500, 500) # 基本属性 # 按钮组件 # 绝大部分尺寸默认单位是像素 btn1 = tkinter.Button(root, text='尺寸') 阅读全文

posted @ 2019-12-04 21:39 python我的最爱阅读(5608) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2019年12月2日

tkinter入门-布局方式pack(), grid(), place()

摘要： pack 转载于https://www.cnblogs.com/kongzhagen/p/6144588.html\ 1. 使用pack函数的时候，默认先使用放到上面的，然后依次从上向下排 2. 可接受的默认参数 side : 按钮停靠在窗口的哪个位置 left: 左 right: 右 top: 上阅读全文

posted @ 2019-12-02 16:36 python我的最爱阅读(1608) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2019年10月25日

pytorch-cifar10分类网络结构

摘要： cifar10主要是由32x32的三通道彩色图, 总共10个类别，这里我们使用残差网络构造网络结构网络结构: 第一层：首先经过一个卷积，归一化，激活 32x32x16 -> 32x32x16 第二层: 通过一多个残差模型残差模块的网络构造: 如果stride != 1 or in_channel 阅读全文

posted @ 2019-10-25 15:56 python我的最爱阅读(1985) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月24日

pytorch-googleNet

摘要： googleNet网络结构输入网络: 由4个分支网络构成第一分支: 由1x1的卷积构成第二分支: 由1x1的卷积，3x3的卷积构成第三分支: 由1x1的卷积, 5x5的卷积构成第四分支: 由3x3的最大值池化, 1x1的卷积构成阅读全文

posted @ 2019-10-24 15:46 python我的最爱阅读(408) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch-Resnet网络

摘要：残差网络：将输入层与输出层进行连接，保证了经过这层网路结构，网络的运算能力不会出现较大的改变网络解析：第一层网络: 输入网络经过一个卷积层，再经过一个batch_normalize, 再经过一个relu层第二层网络；经过一层卷积层，将卷积后的网络与原输入数据进行对应位置相加操作, 将加和后的网阅读全文

posted @ 2019-10-24 15:28 python我的最爱阅读(759) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年10月23日

pytorch-VGG网络

摘要： VGG网络结构第一层: 3x3x3x64, 步长为1, padding=1 第二层: 3x3x64x64, 步长为1, padding=1 第三层: 3x3x64x128, 步长为1, padding=1 第四层: 3x3x128x128, 步长为1, padding=1 第五层: 3x3x128 阅读全文

posted @ 2019-10-23 22:46 python我的最爱阅读(910) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch-Alexnet 网络

摘要： Alexnet网络结构, 相比于LeNet，Alexnet加入了激活层Relu，以及dropout层第一层网络结构: 11x11x3x96, 步长为4, padding=2 第二层网络结构: 5x5x96x256, 步长为1, padding=1 第三层网络结构: 3x3x256x384,步长为阅读全文

posted @ 2019-10-23 22:02 python我的最爱阅读(708) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch-LeNet网络

摘要： LeNet网络的结构输入的32x32x1的单通道图片，第一层网络: 3x3x1x6的卷积层，步长为1, padding = 1, 经过2x2的池化操作第二层网络: 5x5x6x16的卷积层, 步长为1, padding = 2, 经过2x2的池化操作第三层网络: 经过.view(out.si 阅读全文

posted @ 2019-10-23 21:37 python我的最爱阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch-卷积基本网络结构-提取网络参数-初始化网络参数

摘要：基本的卷积神经网络提取前两层网络结构提取所有的卷积层网络打印卷积层的网络名字对权重参数进行初始化操作阅读全文

posted @ 2019-10-23 12:45 python我的最爱阅读(2296) 评论(2) 推荐(1) 编辑

2019年10月22日

pytorch-mnist神经网络训练

摘要：在net.py里面构造网络，网络的结构为输入为28*28,第一层隐藏层的输出为300, 第二层输出的输出为100, 最后一层的输出层为10, net.py main.py 进行网络的训练阅读全文

posted @ 2019-10-22 14:44 python我的最爱阅读(1078) 评论(0) 推荐(0) 编辑