torch.nn.relu(inplace=true)

该语句为 PyTorch 中的一个函数调用，意为在计算机内存中直接更新 Tensor，而不需另开内存，使得计算效率更高。具体是对输入进行 ReLU 激活函数操作，将所有小于0的值都置为0，大于0的值不变，最终返回激活结果。

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self.classifier = torch.nn.Sequential( torch.nn.Dropout(0.5), torch.nn.Linear(1536,1024), torch.nn.ReLU(inplace=True), torch.nn.Dropout(0.5), torch.nn.Linear(1024, 1024), torch.nn.ReLU(inplace=True), torch.nn.Linear(1024,classes), )这一组代码是干嘛的

这段代码是一个 PyTorch 中的分类器模型，其中 `classes` 表示输出的类别数。它由三个全连接层（Linear）和两个 Dropout 层组成，其中 ReLU 激活函数用于增加非线性。具体来说，第一个全连接层输入大小为 1536，输出大小为 1024，第二个全连接层输入、输出大小均为 1024，最后一个全连接层输入大小为 1024，输出大小为 `classes`。Dropout 层是一种正则化方法，用于在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元，从而减少过拟合。这个分类器模型通常用于将经过卷积和池化的特征图转换为分类结果。具体来说，可以将卷积和池化的输出展平成一个一维的向量，然后通过这个分类器模型输出对应的类别概率。

你好，我用pytorch写了一个vgg16网络结构的代码，但是运行会报错：name 'self' is not defined。能帮我看看哪错了吗，原始代码如下：import torch import torchvision import torch.nn as nn class VGG16(nn.Module): def __init__(in_channels = 3,out_channels = 1000,num_hidden = 50288): super(VGG16, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(64,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7,7)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(num_hidden,4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096,out_channels) ) def forward(self,x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x,1) x = self.classifer(x) return x vgg = VGG16() print(vgg(3,1000,50288))

看起来应该是在类VGG16的__init__函数中定义self的时候出错了，可能是因为super(VGG16, self).__init__()前面多了一个空格，应该是super(VGG16,self).__init__()，应该把空格去掉就可以了。