suctionnet输入数据形状的代码在哪里
时间: 2024-02-12 10:02:25 浏览: 18
SuctionNet是一个深度学习模型,其输入数据形状的定义通常在模型的`__init__`函数中。
具体来说,在SuctionNet的代码中,输入数据形状的定义可能会如下所示:
```python
class SuctionNet(nn.Module):
def __init__(self, input_shape=(8, 4, 480, 480)):
super(SuctionNet, self).__init__()
self.input_shape = input_shape
# ...
```
在这个例子中,`input_shape`变量被定义为一个元组,它的值就是输入数据的形状,即`(8, 4, 480, 480)`。在模型的其他函数中,我们可以使用`self.input_shape`来访问这个输入数据形状。
需要注意的是,SuctionNet的实现可能有很多版本,所以具体实现可能会略有不同。但是,不管具体实现如何,输入数据形状的定义通常都在模型的`__init__`函数中。
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suctionnet中的输入数据形状的代码在哪
在SuctionNet模型的代码中,输入数据形状的定义通常在模型的`__init__`函数中。具体来说,在SuctionNet的代码中,输入数据形状的定义可能会如下所示:
```python
class SuctionNet(nn.Module):
def __init__(self, input_shape=(8,4,480,480)):
super(SuctionNet, self).__init__()
self.input_shape = input_shape
# ...
```
在这个例子中,`input_shape`变量被定义为一个元组,它的值就是输入数据的形状,即`(8,4,480,480)`。在模型的其他函数中,我们可以使用`self.input_shape`来访问这个输入数据形状。
需要注意的是,SuctionNet的实现可能有很多版本,所以具体实现可能会略有不同。但是,不管具体实现如何,输入数据形状的定义通常都在模型的`__init__`函数中。
suctionnet-baselione中的输入数据形状的代码在哪
SuctionNet-baseline是SuctionNet模型的一种实现,其输入数据形状的代码位于`suctionnet_baseline.py`文件中的`SuctionNet`类的`__init__`函数中,代码如下:
```python
class SuctionNet(nn.Module):
def __init__(self, input_shape=(8, 4, 480, 480)):
super(SuctionNet, self).__init__()
self.input_shape = input_shape
```
在这里,`input_shape`是一个元组,代表了输入数据的形状,即`(8, 4, 480, 480)`,其中:
- 第一个元素表示batch size,即每次输入8个样本。
- 第二个元素表示通道数,即每个样本有4个通道。
- 第三和第四个元素分别表示图片的高和宽,都是480像素。
需要注意的是,不同版本的SuctionNet模型可能会有不同的输入数据形状,具体实现可能会有所不同。