解释net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))

时间: 2023-06-10 21:04:24 浏览: 264
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(.net)线程详解

这行代码定义了一个神经网络模型，使用了 PyTorch 提供的 Sequential 容器，该容器是将多个层按顺序链接起来的容器。其中，nn.Linear(784, 10) 是一个线性层，它将输入的维度为 784 的数据线性映射到输出维度为 10 的数据上，而 nn.Flatten() 层则用于将输入的二维图片数据展开成一维数据。所以，net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) 的作用是构造了一个将二维图片数据输出为一个长度为 10 的一维向量的神经网络模型。
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

nn.Linear(5408, 10) ) def forward(self, x): return self.network(x) 在这个例子中，nn.Sequential包含了四个层：一个卷积层、一个ReLU激活函数、一个Flatten层（用于展平多维张量）以及一个全连接层...
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self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self....

解释net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(),

nn.Linear(784, 256) 定义了一个全连接层，输入的向量维度是 784（即展平后的图像大小），输出的向量维度是 256。nn.ReLU() 则添加了一个 ReLU 激活函数，将全连接层的输出进行非线性变换。这些层的顺序就是 ...

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);

输入层包括784个神经元，输出层包括10个神经元，用于分类任务。init_weights函数是一个权重初始化函数，它通过遍历所有的模块（nn.Linear）来初始化权重。在这里，我们使用正态分布进行初始化，并将标准差设置为0.01...

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10))

输入层是一个Flatten层，将28x28的图片展平成一维向量，长度为784。第一个全连接层有256个神经元，第二个全连接层有10个神经元，输出层的每个神经元代表着对应数字的概率。ReLU激活函数是一个常用的非线性函数，可以...

net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))什么意思

1. Flatten层：将输入的28x28的图片展平成一维向量，即784维的向量。 2. Linear层：输入是784维向量，输出是256维向量，即进行了一次线性变换。 3. ReLU激活层：对256维向量进行非线性变换，采用ReLU激活函数，即...

FC = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(784, 800), nn.Linear(800, 200), nn.Linear(200, 10) )

2. nn.Linear(784, 800)：这个组件定义了一个输入维度为 784，输出维度为 800 的线性层。 3. nn.Linear(800, 200)：这个组件定义了一个输入维度为 800，输出维度为 200 的线性层。 4. nn.Linear(200, 10)：...

net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

这段代码是在使用PyTorch框架来...使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数，它是用来计算分类问题中的损失值。然后使用SGD优化器来更新神经网络的参数。最后调用d2l.train_ch3函数，这个函数将会进行训练并输出训练结果。

linear_net = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)), nn.Flatten(), nn.Linear(256*6*6, 4))

linear_net = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)), nn.Flatten(), nn.Linear(256*6*6, 4)) result = linear_net(x) print(result.shape) # 输出: torch.Size([1, 4])，表示每个样本有4个输出类别概率

class cnn(nn.Module): def __init__(self): super(cnn, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=12, out_channels=6, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2) ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(in_features=23064, out_features=1024), nn.Dropout(0.1), # drop 10% of the neuron nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=1024, out_features=5) )

第三层是一个全连接层，先通过Flatten函数将多维数据展平成一维，然后输入到一个有1024个神经元的全连接层中，使用了10%的Dropout进行正则化，激活函数为ReLU，最后输出到一个有5个神经元的全连接层中，用于进行分类...

解释以下代码class NeuralNetwork_new(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(1024,256), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork_new().to(device) print(model)

模型的主体部分是一个由四个全连接层（nn.Linear）和三个激活函数（nn.ReLU）组成的序列（nn.Sequential）。每个全连接层的输入和输出维度都已经指定。其中第一个全连接层的输入维度是28*28，是展平后的图像...

为以下代码添加注释class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 建立多层神经网络 nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model)

nn.Linear(512, 10) # 最后一层全连接层，输入维度为512，输出维度为10（对应10个分类） ) # 定义前向传播函数 def forward(self, x): x = self.flatten(x) # 将输入数据展平为一维数据 logits = self....

class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),

linear_relu_stack 是一个 nn.Sequential 实例，它包含了一系列的线性层和激活函数。 具体来说，在 linear_relu_stack 中，有一个线性层 nn.Linear，该层将输入的特征数从 28 * 28（输入图像的大小）映射到 512。这...

self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 4 * 4, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) )

输入数据的形状是(批量大小, 64, 4, 4)，经过Flatten操作后变成(批量大小, 64 * 4 * 4)，然后通过一个512个隐藏神经元的全连接层，再经过一个ReLU激活函数，最后输出10个类别的概率分布。这个模型可以用于图像分类...

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # 3.7.1. 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此， # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状 net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights) # 3.7.2 重新审视Softmax的实现 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # 3.7.3 优化算法 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1) # 3.7.4 训练 num_epochs = 10 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) d2l.plt.show()

这段代码是在Python中使用PyTorch库进行深度学习时的常用代码片段。它调用了PyTorch和d2l(torch)库，并使用d2l提供的函数从Fashion-MNIST数据集中加载训练和测试数据。其中batch_size参数指定了批量大小。

将下列代码改写成伪代码：class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x

定义属性 features，值为 nn.Sequential 实例，包含以下层： 卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 3，输出通道数为 64，核大小为 11，步长为 4，填充为 2 激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True 最大池化层 nn....

class CNN(nn.Module): def __init__(self): # Inherit the parent class to the child class super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # (i-f+2p)/s + 1 =(32-3+2)/1 + 1=32 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # (M-P)/s+1=(32-2)/2+1=16 nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU()) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=64), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=64, out_features=10)) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = x.view(x.size(0), -1) # flatten the outputs of our self.conv x = self.fc(x) return x

这段代码是一个卷积神经网络（CNN）的模型定义。它包含了一个卷积层和一个全连接层，其中卷积层包含了两个卷积-池化层（Convolutional and MaxPooling layers），用于提取输入图像的特征，全连接层则用于将这些特征...

为代码添加注释：import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10))

# 导入需要的库 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 建立神经网络模型 net = nn.Sequential( # 第一层卷积层 nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), ... nn.Linear(84, 10) )

class ResidualBlock(nn.Module): def init(self, in_channels, out_channels, dilation): super(ResidualBlock, self).init() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=dilation, dilation=dilation), nn.BatchNorm1d(out_channels), nn.ReLU() ) self.attention = nn.Sequential( nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) self.downsample = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) if in_channels != out_channels else None def forward(self, x): residual = x out = self.conv(x) attention = self.attention(out) out = out * attention if self.downsample: residual = self.downsample(residual) out += residual return out class VMD_TCN(nn.Module): def init(self, input_size, output_size, n_k=1, num_channels=16, dropout=0.2): super(VMD_TCN, self).init() self.input_size = input_size self.nk = n_k if isinstance(num_channels, int): num_channels = [num_channels*(2**i) for i in range(4)] self.layers = nn.ModuleList() self.layers.append(nn.utils.weight_norm(nn.Conv1d(input_size, num_channels[0], kernel_size=1))) for i in range(len(num_channels)): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_channels[i-1] if i > 0 else num_channels[0] out_channels = num_channels[i] self.layers.append(ResidualBlock(in_channels, out_channels, dilation_size)) self.pool = nn.AdaptiveMaxPool1d(1) self.fc = nn.Linear(num_channels[-1], output_size) self.w = nn.Sequential(nn.Conv1d(num_channels[-1], num_channels[-1], kernel_size=1), nn.Sigmoid()) # 特征融合 门控系统 # self.fc1 = nn.Linear(output_size * (n_k + 1), output_size) # 全部融合 self.fc1 = nn.Linear(output_size * 2, output_size) # 只选择其中两个融合 self.dropout = nn.Dropout(dropout) # self.weight_fc = nn.Linear(num_channels[-1] * (n_k + 1), n_k + 1) # 置信度系数，对各个结果加权平均 软投票思路 def vmd(self, x): x_imfs = [] signal = np.array(x).flatten() # flatten()必须加上 否则最后一个batch报错size不匹配！ u, u_hat, omega = VMD(signal, alpha=512, tau=0, K=self.nk, DC=0, init=1, tol=1e-7) for i in range(u.shape[0]): imf = torch.tensor(u[i], dtype=torch.float32) imf = imf.reshape(-1, 1, self.input_size) x_imfs.append(imf) x_imfs.append(x) return x_imfs def forward(self, x): x_imfs = self.vmd(x) total_out = [] # for data in x_imfs: for data in [x_imfs[0], x_imfs[-1]]: out = data.transpose(1, 2) for layer in self.layers: out = layer(out) out = self.pool(out) # torch.Size([96, 56, 1]) w = self.w(out) out = w * out # torch.Size([96, 56, 1]) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) total_out.append(out) total_out = torch.cat(total_out, dim=1) # 考虑w1total_out[0]+ w2total_out[1],在第一维，权重相加得到最终结果，不用cat total_out = self.dropout(total_out) output = self.fc1(total_out) return output优化代码

1. 代码中的注释最好用英文，这样可以方便其他国家的程序员阅读和理解。 2. 在ResidualBlock类中，应该将init()改为__init__()，这是Python中的一个特殊方法，用于初始化类的实例变量。 3. 对于VMD_TCN类中的...

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