self.conv1 = nn.Sequential(

时间: 2024-04-28 20:15:50 浏览: 121
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

self.conv1 = nn.Sequential是一个Python代码片段，用于定义一个卷积神经网络的第一层。nn.Sequential是PyTorch中的一个模块容器，可以按照顺序将多个网络层组合在一起。 在这个代码片段中，self.conv1是一个类的成员变量，表示该卷积层的名称。nn.Sequential()表示创建一个空的Sequential容器。 接下来，你可以在nn.Sequential()中添加卷积层、池化层、激活函数等等，以构建你想要的卷积神经网络结构。例如，你可以添加一个卷积层nn.Conv2d()，一个池化层nn.MaxPool2d()和一个激活函数nn.ReLU()，并按照顺序将它们添加到nn.Sequential()中。 示例代码如下： ``` self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size), nn.MaxPool2d(kernel_size), nn.ReLU() ) ``` 这样就定义了一个包含卷积层、池化层和激活函数的第一层卷积神经网络。你可以根据自己的需求修改参数和添加更多的网络层。
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pytorch中nn.Conv1d的用法详解

先粘贴一段official guide：nn.conv1d官方 我一开始被in_channels、out_channels卡住了很久，结果发现就和conv2d是一毛一样... self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2), nn.BatchNorm1d(100), nn.ReLU(),
md

大模型ResNet学习笔记.md

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn....

self.conv1 = nn.Sequential

这一行代码定义了一个由...在这个例子中，self.conv1是一个由四个神经网络层组成的序列，包括一个卷积层、一个批归一化层、一个ReLU激活函数和一个最大池化层。这个序列可以视为一个整体，被当作一个神经网络层来使用。

self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 40, (1, 7), padding=0), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=2, padding=1)) self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(40, 40, (1, 5), padding=0), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=2, padding=1)) self.conv3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(40, 40, (2, 7), padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=1)) self.conv4 = nn.Sequential(nn.Conv2d(40, 40, (2, 5), padding=1), nn.ReLU())请问nn.linear 输入特征大小怎么计算

nn.linear的输入特征大小可以通过前面卷积层的输出大小计算得出，具体计算方法是先将卷积层的输出特征图展平为一维向量，然后计算其长度，即可得到输入特征大小。例如，如果前面的卷积层输出大小为[batch_size, 40, ...

class CNN(nn.Module): def __init__(self,input_size,output_size): super(CNN, self).__init__() self.B = B self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20 ) self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50) self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size) def forward(self, x): # [batch_size, n_features, data_len] x = x.permute(0, 2, 1) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) x = x.view(x.shape[0], -1) return x

self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 ...

请解释下面代码的意思：class A_cSE(nn.Module): def __init__(self, in_ch): super(A_cSE, self).__init__() self.conv0 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_ch, in_ch, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(in_ch), nn.ReLU(inplace=True), ) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_ch, int(in_ch / 2), kernel_size=1, padding=0), nn.BatchNorm1d(int(in_ch / 2)), nn.ReLU(inplace=True), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(int(in_ch / 2), in_ch, kernel_size=1, padding=0), nn.BatchNorm1d(in_ch) ) def forward(self, in_x): x = self.conv0(in_x) x = nn.AvgPool1d(x.size()[2:])(x) print('channel',x.size()) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = torch.sigmoid(x) return in_x * x + in_x

在类的构造函数 __init__ 中，定义了三个卷积层 self.conv0、self.conv1 和 self.conv2。这些卷积层被封装在 nn.Sequential 中，每个卷积层之后还有一个批归一化（nn.BatchNorm1d）和 ReLU 激活函数（...

# 搭建模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, n_classes): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = in_channels, out_channels = 24, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1, ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) # 补充第二个卷积层... self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... # 补充第三个全连接层... def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1, 12*7*7) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) output = softmax(x, 1) return output

这段代码是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，包含卷积层、池化层和全连接层。其中，卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将降维后的特征输入到分类器中，输出分类结果。...

self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1,padding=2), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_szie=2))

首先是一个卷积层 nn.Conv2d，它接受输入通道数为1，输出通道数为16，卷积核大小为5x5，步长为1，填充为2。然后是一个激活函数层 nn.ReLU，它将卷积层的输出进行非线性激活。最后是一个最大池化层 nn.MaxPool2d...

class EnhancedResidual(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).init() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) def forward(self,x): x0 = self.botneck(x) x = self.conv1(x) if self.net_type == 'sa': x = self.sa(x) #x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'cbam': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'ta': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.sa(x) x = self.conv2(x) x = x + x0 x = self.pool(x) return x 改写为tensorflow形式

self.conv1 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.conv2 = tf.keras....

self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = in_channels, out_channels = 24, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1, ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) )

其中nn.Conv2d是PyTorch中的二维卷积层，in_channels是输入图像的通道数，out_channels是输出的特征图的通道数，kernel_size是卷积核的大小，stride是卷积核的步长，padding是卷积操作的填充。ReLU激活函数用于增加...

# layer1(conv + relu + pool) # input:(bitch_size, 1, 48, 48), output(bitch_size, 64, 24, 24) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 64, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(num_features=64), # 归一化 nn.RReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) # layer2(conv + relu + pool) # input:(bitch_size, 64, 24, 24), output(bitch_size, 128, 12, 12) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(num_features=128), nn.RReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) # layer3(conv + relu + pool) # input: (bitch_size, 128, 12, 12), output: (bitch_size, 256, 6, 6) self.conv3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), nn.BatchNorm2d(num_features=256), nn.RReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) )

1. 第一个卷积层（layer1）： - 输入是一个大小为 (batch_size, 1, 48, 48) 的张量，其中 batch_size 是批量大小。 - 该卷积层使用一个 3x3 的卷积核，将输入通道数从 1 增加到 64。 - 卷积核的步长为 1，填充为 ...

class EnhancedResidual(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).__init__() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) 改写为tensorflow形式

self.conv1 = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_c, kernel_size=3, padding='same'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.ReLU() ]) self.conv2 = tf.keras....

class MyConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyConvNet,self).__init__() ## 定义第一个卷积层 self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = 1,## 输入的feature map out_channels = 32,## 输出的feature map kernel_size = 3, ##卷积核尺寸 stride=1, ##卷积核步长 padding=1, # 进行填充 ), ## 卷积后： (1*28*28) ->(16*28*28) nn.ReLU(), # 激活函数 nn.AvgPool2d( kernel_size = 2,## 平均值池化层,使用 2*2 stride=2, ## 池化步长为2 ), ## 池化后：(16*28*28)->(16*14*14) ) ## 定义第二个卷积层 self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32,68,3,1,0), ## 卷积操作(16*14*14)->(32*12*12) nn.ReLU(), # 激活函数 nn.AvgPool2d(2,2) ## 最大值池化操作(32*12*12)->(32*6*6) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(68*6*6,256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,128), nn.ReLU(), nn.Linear(128,64), nn.ReLU(), nn.Linear(64,10) ) ## 定义网络的向前传播路径 def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平多维的卷积图层 output = self.classifier(x) return output ## 输出我们的网络结构 myconvnet = MyConvNet() print(myconvnet)

这段代码定义了一个名为 MyConvNet 的类，它继承了 nn.Module 类。该类包含了两个卷积层和一个分类器，其中第一个卷积层使用了 32 个卷积核，大小为 3*3，步长为 1，填充为 1，使用了 ReLU 激活函数和平均值池化层...

def __init__(self,net_type = 'ta'): super(OffTANet,self).__init__() #[N,3,112,112] self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = 3,out_channels = 8,kernel_size = 7,stride = 2,padding = 3), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(8), #nn.MaxPool2d(kernel_size = 3,stride = 2,padding = 1) )

该函数首先调用父类的初始化函数，然后定义了一个名为conv1的卷积神经网络层。该层输入为3通道的图像，输出8个通道，卷积核大小为7x7，步长为2，边缘填充为3。接着使用ReLU激活函数和BatchNorm2d归一化层进行处理。...

def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( # input shape (1, 28, 28) nn.Conv2d( in_channels=1, # input height out_channels=16, # n_filters kernel_size=5, # filter size stride=1, # filter movement/step padding=2, # 如果想要 con2d 出来的图片长宽没有变化, padding=(kernel_size-1)/2 当 stride=1 ), # output shape (16, 28, 28) nn.ReLU(), # activation nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # 在 2x2 空间里向下采样, output shape (16, 14, 14) ) self.conv2 = nn.Sequential( # input shape (16, 14, 14) nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2), # output shape (32, 14, 14) nn.ReLU(), # activation nn.MaxPool2d(2), # output shape (32, 7, 7) ) self.med = nn.Linear(32 * 7 * 7, 500) self.out = nn.Linear(500, 10) # fully connected layer, output 10 classes。结合以上模型定义代码，写出前向传播过程代码

x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 将多维的卷积输出拉成一维向量，batch_size x (32*7*7) x = self.med(x) x = self.out(x) return x 其中，x = self.conv1(x)表示将...

self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 4, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(4), nn.ReLU()) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(4, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv1d(8, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) #nn.Dropout(p=dropout), #nn.MaxPool1d(2)) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=dropout), nn.MaxPool1d(2)) self.conv_last = nn.Conv1d(8, 1, kernel_size=1, padding=0) self.fc = nn.Linear(10, 1) #self.gamma = torch.nn.Parameter(torch.zeros(1))

其中，nn.Conv1d表示1维卷积层，nn.BatchNorm1d表示1维批量归一化层，nn.ReLU表示ReLU激活函数层，nn.Dropout表示随机失活层，nn.MaxPool1d表示1维最大池化层。这些层的作用分别是提取特征、标准化特征、...

self.conv = nn.Sequential(

根据提供的引用内容，可以看出self.conv是一个nn.Sequential对象，其中包含了一些卷积层、批量归一化层和激活函数层。具体的层数和参数需要根据具体的代码来确定。下面是一个可能的例子： python self.conv ...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))：将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别...

self.conv = nn.Sequential(*conv)

这段代码是在PyTorch中定义一个卷积神经网络的层，其中nn.Sequential()是一个容器，可以把多个...这个语法会把conv中的所有卷积层都展开并传递给nn.Sequential()，使得这些卷积层可以按照给定顺序被依次执行。

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