解释代码:model.classifier[-1] = nn.Linear(model.last_channel, NUM_CLASS) model.to(DEVICE)
时间: 2024-05-29 07:09:01 浏览: 18
这段代码的作用是将模型的最后一层分类器替换为一个具有预设输出数量的线性层,并将模型移动到在代码中指定的设备上进行计算。具体来说,model.classifier[-1]意味着对模型的分类器的最后一层进行操作,而nn.Linear()创建了一个线性层,其中第一个参数是输入特征数,第二个参数是输出特征数。最后,model.to(DEVICE)将模型移动到特定设备上进行计算,其中DEVICE是在代码中指定的设备名称。
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if self.liu: self.dropout = nn.Dropout(0.5) self.branch2 = nn.Linear(512 * block.expansion, 256) self.classifier1 = nn.Linear(512 * block.expansion+256, self.num_classes) self.classifier2 = nn.Linear(256, 3) elif self.chen: self.dropout = nn.Dropout(0.5) self.fc_out = nn.Linear(512 * block.expansion, 1024) self.classifier1_1 = nn.Linear(1024, 256) self.classifier1_2 = nn.Linear(256, 128) self.classifier1_3 = nn.Linear(128, self.num_classes) self.classifier2_1 = nn.Linear(1024, 256) self.classifier2_2 = nn.Linear(256, 128) self.classifier2_3 = nn.Linear(128, 3)
这段代码是什么意思?
这段代码是一个类中的初始化方法,其中包含了两个条件判断。如果 self.liu 的值为 True,就会执行第一个条件判断下面的代码块,其中定义了一个丢弃层、一个全连接层和两个分类器。这些层用于将输入的特征图进行分类,其中丢弃层用于防止过拟合。如果 self.chen 的值为 True,就会执行第二个条件判断下面的代码块,其中定义了一个丢弃层、一个全连接层和六个分类器。这些层同样用于将输入的特征图进行分类,其中全连接层用于将特征图进行压缩,分类器用于进行分类。这里的self.num_classes表示分类的类别数。
self.reid = reid self.batch_norm = nn.BatchNorm1d(128) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(128, num_classes),
这段代码是一个 PyTorch 模型的构造函数,包含三个组件:
- `self.reid`:一个用于特征提取的基础网络。
- `self.batch_norm`:一个用于归一化的 BatchNorm1d 层,作为特征向量的后续处理。
- `self.classifier`:一个用于分类的全连接层,将特征向量映射到各个类别的概率。
具体而言,`self.reid` 的输出是一个 128 维的特征向量,通过 `self.batch_norm` 进行归一化处理后,通过 `self.classifier` 映射到 `num_classes` 个类别上。
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