self.conv2d = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=4,stride=2,padding=1)

时间: 2023-10-08 15:12:34 浏览: 69
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pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

This line of code creates a 2D convolutional layer using the PyTorch library. The layer will take in an input tensor with 3 channels (e.g. RGB image) and output a tensor with 64 channels. The kernel size is set to 4, which means the convolutional filter will be a 4x4 matrix. The stride is set to 2, which means the filter will move 2 pixels at a time across the input image. The padding is set to 1, which means a border of 1 pixel will be added around the input image to ensure that the output size is the same as the input size.
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pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=3, padding=1) # 应用卷积层 x = self.conv1(x) 除了Conv2d，PyTorch还提供了其他相关函数来增强网络的功能，如： 1. F.relu: 这是...

self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)都是什么意思

- nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) 表示创建一个卷积层，该层将输入的图像数据进行卷积操作，并将其从 3 个输入通道转换为 64 个输出通道。其中 in_channels 表示输入图像的...

def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)

这是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。在构造函数中定义了卷积层、池化层和全连接层。其中，conv0、pool0、conv1、pool1、conv2、pool2是卷...其中，in_features表示输入特征数，out_features表示输出特征数。

已经知道这样一段代码class PNet(nn.Module): def __init__(self): super(PNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=10, kernel_size=(3, 3)) self.prelu1 = nn.PReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, ceil_mode=True) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=10, out_channels=16, kernel_size=(3, 3)) self.prelu2 = nn.PReLU() self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=(3, 3)) self.prelu3 = nn.PReLU() self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=2, kernel_size=(1, 1)) self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=4, kernel_size=(1, 1)) self.conv4_3 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=10, kernel_size=(1, 1))怎么在网络中嵌入BN层

class_out = self.conv4_1(x) ... 这样，就可以在 PNet 网络中嵌入 BN 层，以提高网络的训练速度和性能。需要注意的是，在使用 BN 层时需要小心设置参数，以避免出现梯度消失或爆炸等问题。

解释这段代码 def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)

- self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)：定义了一个卷积层，输入通道数为3，输出通道数为64，卷积核大小为3x3，卷积核的步长为1。注释中的“output size=222”表示...

class Cifar_CNN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 定义每一层模型 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(8*8*128, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

接下来再经过一个卷积层，输出 64 个通道，卷积核大小为 3x3，步长为 1，填充为 1。再经过一个最大池化层，池化核大小为 2x2，步长为 2。最后经过一个卷积层，输出 128 个通道，卷积核大小为 3x3，步长为 1，填充为 ...

class Mnist_CNN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 定义每一层模型 前五行为卷积层，后两行为全连接层 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=0) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=0) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(3*3*64, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

4. 第二个卷积层 self.conv2 输入通道数为 32，输出通道数为 64，卷积核大小为 3x3，步长为 1，填充为 0。 5. 第二个池化层 self.pool2 输入为上一层的输出，池化核大小为 2x2，步长为 2，填充为 0。 6. 第三个...

def init(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, groups=1, width_per_group=64): super(Bottleneck, self).init() width = int(out_channel * (width_per_group / 64.)) * groups self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=width, groups=groups, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(width) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=out_channelself.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # unsqueeze channels self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channelself.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample

其中，参数 in_channel 和 out_channel 分别指输入和输出的通道数，stride 指卷积的步长，downsample 指是否需要下采样以匹配输入和输出的通道数，groups 和 width_per_group 用于分组卷积。该模块的输出通道数是 ...

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) ...

def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetBasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) ———————————————— 逐行解读

4. self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)：定义第二个卷积层 conv2，输入通道数为 out_channels，输出通道数为 out_channels（与前一层的输出通道...

class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels , kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.downsample = downsample

参数in_channels和out_channels分别表示输入通道数和输出通道数。stride表示卷积核的步长，downsample表示是否需要对输入进行下采样。 在BasicBlock的构造函数中，首先调用父类的构造函数，然后定义了两个卷积层。...

def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetDownBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[0], padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[1], padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.extra = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride[0], padding=0), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) ———————————————— 逐行解释

2. self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[0], padding=1)：定义了一个卷积层 conv1，输入通道数为 in_channels，输出通道数为 out_channels，卷积核大小为 3x3...

self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1)

这段代码看起来像是使用 PaddlePaddle 深度学习框架定义了一个卷积神经网络模型，其中包含了 3 个卷积层。第一个卷积层输入通道数为 1，输出通道数为 6，卷积核大小为 5x5，步长为 1，padding 为 SAME；第二个卷积层...

super().__init__() dw_channel = c * DW_Expand self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=c, out_channels=dw_channel, kernel_size=1, padding=0, stride=1, groups=1, bias=True) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=dw_channel, out_channels=dw_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=dw_channel, bias=True) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=dw_channel, out_channels=c, kernel_size=1, padding=0, stride=1, groups=1, bias=True)代码中文含义

这段代码是定义了三个卷积层，分别为一维卷积层self.conv1、三维卷积层self.conv2和一维卷积层self.conv3。 其中，self.conv1的输入通道数为c，输出通道数为dw_channel，卷积核大小为1，不进行padding，步长为1，不...

为以下每句代码做注释：class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def init(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel * self.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # unsqueeze channels self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) out += identity out = self.relu(out) return out

其中，in_channel表示输入通道数，out_channel表示输出通道数，stride表示步长，downsample用于降采样。 在init函数中，首先调用了super(Bottleneck, self).init()来继承nn.Module类的初始化函数。 然后，定义了三...

def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs):#in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None,特征矩阵深度，输出矩阵深度，步长，判定虚实线残差结构 super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)#kernel_size=3，卷基核=3，padding，填充 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.downsample = downsample

在定义卷积层时，使用了nn.Conv2d函数，其中in_channels和out_channels分别表示输入和输出特征图的通道数，kernel_size表示卷积核的大小，stride表示卷积层的步长，padding表示卷积层的填充方式，bias...

def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, groups=1, width_per_group=64): super(Bottleneck, self).__init__() width = int(out_channel * (width_per_group / 64.)) * groups self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width) # ----------------------------------------- self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=width, groups=groups, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(width) # ----------------------------------------- self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=out_channel*self.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # unsqueeze channels self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel*self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample

其中，参数 in_channel 和 out_channel 分别指输入和输出的通道数，stride 指卷积的步长，downsample 指是否需要下采样以匹配输入和输出的通道数，groups 和 width_per_group 用于分组卷积。该模块的输出通道数是 ...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移