PyTorch学习笔记（三）定义各种卷积池化线性激活层
Environment
OS: macOS Mojave
Python version: 3.7
PyTorch version: 1.4.0
IDE: PyCharm
文章目录0. 写在前面1. 卷积与转置卷积1.1 卷积层1.2 转置卷积层2. 池化与去池化2.1 池化层2.2 去池化层3. 线性连接4. 激活函数4.1 sigmoid4.2 tanh4.3 ReLU4.4 ReLU 的修改版们
0. 写在前面
本文记录一下使用 PyTorch 建立神经网络模型中各种层的定义方法，包括卷积层(卷积、转置卷积)、池化层（平均池化、最大池化、反池化）、全连接层、激活函数层。这里主要记录对于二
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