[ -1, 1, conv_bn_hswish, [ 16, 2 ] ], # 0-p1/2 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 16, 16, 3, 2, 1, 0 ] ], # 1-p2/4 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 72, 3, 2, 0, 0 ] ], # 2-p3/8 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 88, 3, 1, 0, 0 ] ], # 3-p3/8 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 96, 5, 2, 1, 1 ] ], # 4-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], # 5-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], # 6-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 120, 5, 1, 1, 1 ] ], # 7-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 144, 5, 1, 1, 1 ] ], # 8-p4/16 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 288, 5, 2, 1, 1 ] ], # 9-p5/32 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ], # 10-p5/32 [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ],
时间: 2023-09-26 14:06:51 浏览: 45
这个列表是一个神经网络的结构描述,其中包括多个MobileNet基本块。每个元素代表一层,具体包括以下信息:
- `-1`:这个数字表示残差连接的来源。在这种情况下,-1表示从前一个层连接。
- `1`:这个数字表示残差连接的目的地。在这种情况下,1表示到当前层。
- `conv_bn_hswish`或`MobileNet_Block`:这个字符串表示当前层的类型,即卷积+BN+HS激活函数或MobileNet基本块。
- `[16, 2]`或`[16, 16, 3, 2, 1, 0]`:这个列表包括当前层的超参数,即输出通道数、卷积核大小、步幅大小、填充大小和激活函数类型。
因此,这个列表表示一个神经网络的结构,包括1个卷积+BN+HS激活函数层、9个MobileNet基本块层,其中包括不同的超参数。这些层将输入张量转换为不同的分辨率和通道数。
相关问题
[ -1, 1, conv_bn_hswish, [ 16, 2 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 16, 16, 3, 2, 1, 0 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 72, 3, 2, 0, 0 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 24, 88, 3, 1, 0, 0 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 96, 5, 2, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 40, 240, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 120, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 48, 144, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 288, 5, 2, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ], [ -1, 1, MobileNet_Block, [ 96, 576, 5, 1, 1, 1 ] ]
这个列表是一个神经网络的结构描述,包括多个MobileNet基本块。每个元素代表一层,具体包括以下信息:
- `-1`:这个数字表示残差连接的来源。在这种情况下,-1表示从前一个层连接。
- `1`:这个数字表示残差连接的目的地。在这种情况下,1表示到当前层。
- `conv_bn_hswish`或`MobileNet_Block`:这个字符串表示当前层的类型,即卷积+BN+HS激活函数或MobileNet基本块。
- `[16, 2]`或`[16, 16, 3, 2, 1, 0]`:这个列表包括当前层的超参数,即输出通道数、卷积核大小、步幅大小、填充大小和激活函数类型。
因此,这个列表表示一个神经网络的结构,包括1个卷积+BN+HS激活函数层、11个MobileNet基本块层,其中包括不同的超参数。这些层将输入张量转换为不同的分辨率和通道数。
Input Source operations connected to node model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_15/sequential_73/conv2d_47/Conv2D_1: model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_14/re_lu_50/Relu_1 (defined at D:\DEM\8m DEM along track all\GF-7_Stereo_Matching-master\DSMNet\code\modules.py:41)
这段代码是 TensorFlow 中的计算图连接操作,它描述了一个节点的输入来源。在这里,节点名称为 model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_15/sequential_73/conv2d_47/Conv2D_1,它是一个卷积层的输出。这个卷积层是一个残差块中的第二个卷积层,它的名称为 conv2d_47。它的输入节点是 model_1/feature_extractor_1/sequential_70/res_block_14/re_lu_50/Relu_1,这是残差块中的第一个激活函数,它使用了 relu 函数对卷积结果进行了激活。这个节点的定义在 modules.py 文件的第 41 行。
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