Ejemplos de conv2d en Python

Ejemplo n.º 1

    def forward(self, x):
        if self.W.data is None:
            self.in_channels = x.shape[1]
            self._init_W()

        y = F.conv2d(x, self.W, self.b, self.stride, self.pad)
        return y

Ejemplo n.º 2

Archivo: layers.py Proyecto: timwuu/deep-learning-from-scratch-3

    def __call__(self, x):
        if self.W.data is None:
            self.in_channels = x.shape[1]
            xp = cuda.get_array_module(x)
            self._init_W(xp)

        y = F.conv2d(x, self.W, self.b, self.stride, self.pad)
        return y

Ejemplo n.º 3

 def test_backward3(self):
     n, c, h, w = 1, 5, 20, 15
     o, k, s, p = 3, (5, 3), 1, 3
     x = np.random.randn(n, c, h, w)
     W = np.random.randn(o, c, k[0], k[1])
     b = np.random.randn(o)
     f = lambda W: F.conv2d(x, W, b, s, p)
     self.assertTrue(gradient_check(f, W))

Ejemplo n.º 4

Archivo: test_conv2d.py Proyecto: zhang-jinyi/deep-learning-from-scratch-3

 def test_backward2(self):
     n, c, h, w = 1, 5, 20, 15
     o, k, s, p = 3, (5, 3), 1, 3
     x = np.random.randn(n, c, h, w)
     W = np.random.randn(o, c, k[0], k[1])
     b = np.random.randn(o)
     f = lambda b: F.conv2d(x, W, b, s, p)
     self.assertTrue(check_backward(f, b))

Ejemplo n.º 5

 def test_forward3(self):
     n, c, h, w = 1, 5, 20, 15
     o, k, s, p = 3, (5, 3), 1, 3
     x = np.random.randn(n, c, h, w).astype('f')
     W = np.random.randn(o, c, k[0], k[1]).astype('f')
     b = None
     y = F.conv2d(x, W, b, s, p)
     expected = CF.convolution_2d(x, W, b, s, p)
     self.assertTrue(array_allclose(expected.data, y.data))

Ejemplo n.º 6

Archivo: test_conv2d.py Proyecto: zhang-jinyi/deep-learning-from-scratch-3

 def test_forward2(self):
     n, c, h, w = 1, 5, 15, 15
     o, k, s, p = 8, (3, 3), (3, 1), (2, 1)
     x = np.random.randn(n, c, h, w).astype('f')
     W = np.random.randn(o, c, k[0], k[1]).astype('f')
     b = None
     y = F.conv2d(x, W, b, s, p)
     expected = CF.convolution_2d(x, W, b, s, p)
     self.assertTrue(np.array_equal(expected.data, y.data))

Ejemplo n.º 7

Archivo: step57.py Proyecto: koi-7/deep_learning_from_scratch_3

    sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))

import numpy as np
from dezero import Variable
import dezero.functions as F

x1 = np.random.rand(1, 3, 7, 7)
col1 = F.im2col(x1, kernel_size=5, stride=1, pad=0, to_matrix=True)
print(col1.shape)

x2 = np.random.rand(10, 3, 7, 7)
kernel_size = (5, 5)
stride = (1, 1)
pad = (0, 0)
col2 = F.im2col(x2, kernel_size, stride, pad, to_matrix=True)
print(col2.shape)

print()

N, C, H, W = 1, 5, 15, 15
OC, (KH, KW) = 8, (3, 3)

x = Variable(np.random.randn(N, C, H, W))
W = np.random.randn(OC, C, KH, KW)
# y = F.conv2d_simple(x, W, b=None, stride=1, pad=1)  ## こっちだと動かない
y = F.conv2d(x, W, b=None, stride=1, pad=1)
y.backward()

print(y.shape)
print(x.grad.data)

Ejemplo n.º 8

Archivo: layers.py Proyecto: leynard007/deep-learning-from-scratch-3

 def __call__(self, x):
     if self.W.data is None:
         self._init_W(x)
     y = F.conv2d(x, self.W, self.b, self.stride, self.pad)
     return y

Ejemplo n.º 9

Archivo: layers.py Proyecto: zhang-jinyi/deep-learning-from-scratch-3

 def __call__(self, x):
     y = F.conv2d(x, self.W, self.b, self.stride, self.pad)
     return y