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【717】Keras报错'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

参考：‘NoneType‘ object has no attribute ‘_inbound_nodes‘解决方法汇总 问题原因 出现上图所示是因为在Keras的网络中一切都是要用层来表示，即当网络中一些keras.backend库中的函数如batch_dot、repeat_elements、Subtract、expand_dims函数、当直接使用tensorflow的一些运

Conv2d参数详解及复写

文档注释 def __init__(self, in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: tuple[int, ...], stride: tuple[int, ...] = 1, padding: str = 0, dilation: tuple[int, ...] = 1,

ptorch卷积conv2d

nn.Conv2d就是pytorch中定义的的一个普通的类，可以很方便的实现二维的卷积，它有五个主要的参数， in_channels(输入的通道数) out_channels(输出的通道数) kernel_size(卷积核的大小) stride(卷积核移动的步长) padding(是否对被卷的张量做填充). 除此以外，还有 dilation：决定是否采用空

【神经网络】(12) MobileNetV2 代码复现，网络解析，附Tensorflow完整代码

各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 复现谷歌轻量化神经网络 MobileNetV2。 在上一篇中我介绍了MobileNetV1，探讨了深度可分离卷积，感兴趣的可以看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/123415708，本节还会继续用到深度可分离卷积的知识。那我们开始吧。

代码分析--模型的创建

https://blog.csdn.net/Dear_learner/article/details/122920181   构建模型的两大要素： ● 构建子模块（比如网络结构中的卷积层、池化层、激活层、全连接层）； ● 拼接子模块（将子模块按照一定的顺序拼接起来，最终得到想到的网络结构）。   LeNet类继承了nn.Module,并且在__init__方法中

代码记忆-卷积参数换算

机器学习卷积参数换算例子 class DQN(nn.Module): def __init__(self, h, w, outputs): super(DQN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=5, stride=2) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv2 = nn.Conv2d(16,

`nn.ModuleList`和普通list的区别

ModuleList是特殊的list，其包含的模块会被自动注册，对所有的Module方法都可见。先给结论：如果要用列表组织模型模块，那么强烈建议使用nn.ModuleList。这有什么好处呢？看下面的例子。 import torch.nn as nn from torchsummary import summary class MyNet(nn.Module): def __init

tensorflow2实现coordinate attention

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import (Conv2D,AvgPool2D,Input) def CoordAtt(x, reduction = 32): def coord_act(x): tmpx = tf.nn.relu6(x+3) / 6 x = x * tmpx return x x_shape = x.get_shape().as_list()

深度学习笔记017卷积层

看到一句话，其实卷积层就是一种滤波器，放大它感兴趣的，缩小它不感兴趣的，很有道理。   二维卷积层的数学表达：   这里这个W其实就是kernel，是在这里通过这种方式学习出来的参数，表现出来的就是一个矩阵。b是偏差，通过广播机制作用给Y。      二维交叉和二维卷积，就差一个翻转的关系：

【深度学习pytorch】卷积神经网络

图像卷积 互相关运算： def corr2d(X, K): h, w = K.shape Y = torch.zeros(X.shape[0]-h+1, X.shape[1]-w+1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[1]): Y[i,j] = (X[i:i+h, j:j+w] * K).sum() return Y 卷积层： class Conv

PyTorch搭建小实践

PyTorch搭建小实践 import torch from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init

Pytorch实战_神经网络的压缩

1. 神经网络的压缩 对于一些大型的神经网络，它的网络结构是十分复杂的（听说华为的一些神经网络有上亿的神经元组成），我们很难在很小的设备中（比如我们的apple watch）上面将这个这个神经网络放上去。这就要求我们能有能力将神经网络进行压缩，也就是 Networ Compression。 李宏毅老师

Anchor Free系列模型10

2021SC@SDUSC CenterNet之loss计算代码解析 网络输出 # heatmap 输出的tensor的通道个数是80，每个通道代表对应类别的heatmap (hm): Sequential( (0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (1): ReLU(inplace) (2): Conv2d(64, 80, kernel_siz

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for ‘{{node le_net5/conv2d/Conv2D

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for '{{node le_net5/conv2d/Conv2D}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], explicit_paddings=[], padding="VALID", strides=[1, 1, 1, 1], u

TorchSummary无法载入Dict数据类型解决方法

前言 torchsummary是一个比较不错的评价网络数据结构的包，但是目前torchsummary只支持网络输入和输出为torch.Tensor类型的网络，在对一些较为复杂的网络模型中，载入的可能并不一定为tensor类型，也有可能是list或者dict类型的数据。 为了可以支持自己的网络结构，为此简单修改了一下torch

八、ResNet的网络结构及其代码实现（花的三分类）

@目录前文数据生成器+数据部分展示构建ResNet模型首先构建残差学习模块之前的网络结构。接着构建残差学习模块，其中利用循环的方法进行构建完整的ResNet_50网络结构。conv2——xconv3——xconv4——xconv5——xResNet模型构建完成ResNet模型编译ResNet 模型拟合GitHub下载地址： 前文

八、Inception V1的网络结构代码实现

目录前文数据生成器+数据部分展示Inception V1Inception V1模型编译与拟合GitHub下载地址： 前文 一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6） 二、深度学习-读取数据 三、Tensorflow图像处理预算 四、线性回归模型的tensorflow实现 五、深度学习-逻辑回归模型 六、AlexNet实现中文字

七、VGG16+BN（Batch Normalization）实现鸟类数据库分类

@目录前文加利福尼亚理工学院鸟类数据库分类VGG16+BN版本数据生成器图像显示VGG16+BN模型构建VGG16+BN模型编译与拟合注意：GitHub下载地址： 前文 一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6） 二、深度学习-读取数据 三、Tensorflow图像处理预算 四、线性回归模型的tensorflow实现 五、

六、AlexNet实现中文字体识别——隶书和行楷

@目录前文中文字体识别——隶书和行楷数据生成器图像显示AlexNet模型构建AlexNet模型编译与拟合注意：GitHub下载地址： 前文 一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6） 二、深度学习-读取数据 三、Tensorflow图像处理预算 四、线性回归模型的tensorflow实现 五、深度学习-逻辑回归模

七、VGG实现鸟类数据库分类

目录前文加利福尼亚理工学院鸟类数据库分类数据生成器图像显示VGG模型构建VGG模型编译与拟合注意：GitHub下载地址： 前文 一、Windows系统下安装Tensorflow2.x（2.6） 二、深度学习-读取数据 三、Tensorflow图像处理预算 四、线性回归模型的tensorflow实现 五、深度学习-逻辑回归模型

第8组 Alpha (2/3)

第8组 Alpha (2/3) 1.过去完成了哪些任务 完成了模型的准备工作、初步分工和和初步训练；训练结果达到了论文中的精度，准确率初步达标 数据集 我们将使用 Pascal Visual Object Classes (VOC) 2007年和2012年的数据集，这一份数据集中包含有20种不同物体，每一个物体都被以下三个属性描

pytorch基础（七）：卷积层的使用torch.nn.Conv2d和torch.nn.Conv1d

文章目录 前言一、前置知识二、torch.nn.Conv2d三、torch.nn.Conv1d 前言   本系列主要是对pytorch基础知识学习的一个记录，尽量保持博客的更新进度和自己的学习进度。本人也处于学习阶段，博客中涉及到的知识可能存在某些问题，希望大家批评指正。另外，本博客中的有些内容

学习笔记：动手学深度学习 25 填充和步幅

超参数：填充 填充在输入周围添加额外的行/列，来控制输出形状的减少量 Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 15:08:03) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 7.22.0 -- An enhanced Interactive Python. Type

全文翻译（三） TVM An Automated End-to-End Optimizing Compiler

全文翻译（三） TVM An Automated End-to-End Optimizing Compiler 5. 自动化优化 考虑到一组丰富的调度原语，剩下的问题是为DL模型的每一层，找到最佳的算子实现。在这里，TVM为与每个层关联的特定输入shape和布局，创建一个专门的算子。这种专门化提供了显著的性能优势（与针对较小shape和布

VGG-19架构 pytorch实现

import torch import torch.nn as nn from torchinfo import summary class VGG19(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=3,padding=1) self.conv2=nn.Conv2d(64,64,kernel_size=3,paddi