self.dnn = nn.Sequential( nn.Linear(X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim, 14), nn.ReLU(), nn.Linear(14, 5), nn.ReLU(), )
时间: 2024-04-29 07:19:56 浏览: 12
这行代码创建了一个 PyTorch 的序列模型 `self.dnn`,其中包含两个全连接层和两个激活函数。具体来说,`nn.Linear(X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim, 14)` 创建了一个全连接层,其输入大小为 `X_train_emb.shape[1] * self.emb_dim`,即将所有输入特征的嵌入向量拼接成一个长向量,输出大小为 14。接下来,`nn.ReLU()` 创建了一个 ReLU 激活函数,用于增加模型的非线性能力。然后,`nn.Linear(14, 5)` 创建了另一个全连接层,其输入大小为 14,输出大小为 5。最后,又创建了一个 ReLU 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 `self.dnn`,并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中,序列模型的权重会被学习,以最小化模型的损失函数。
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self.stack = nn.Sequential( nn.Linear(self.n + 5, 7), nn.ReLU(), nn.Linear(7, 1), nn.Sigmoid() )
这行代码创建了一个 PyTorch 的序列模型 `self.stack`,其中包含了两个全连接层和两个激活函数。具体来说,`nn.Linear(self.n + 5, 7)` 创建了一个全连接层,其输入大小为 `self.n + 5`,即将交叉网络的输出特征和 DNN 的输出特征拼接成一个长向量,输出大小为 7。接下来,`nn.ReLU()` 创建了一个 ReLU 激活函数,用于增加模型的非线性能力。然后,`nn.Linear(7, 1)` 创建了另一个全连接层,其输入大小为 7,输出大小为 1。最后,又创建了一个 Sigmoid 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 `self.stack`,并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中,序列模型的权重会被学习,以最小化模型的损失函数。
cv.dnn.readNet(self._modelPath)
`cv.dnn.readNet(model, config=None, framework='')` is a function in OpenCV that is used to load a pre-trained deep learning model from disk, and returns a `cv.dnn_Net` object that can be used for forward inference.
`self._modelPath` is the path to the model file, which can be in different formats supported by different deep learning frameworks such as Caffe, TensorFlow, Darknet, etc. Depending on the format of the model file, you may also need to provide a configuration file and the name of the framework as parameters.
Here is an example that loads a pre-trained face detection model using the Caffe framework:
```
import cv2 as cv
model_path = 'path/to/face_detection_model.caffemodel'
config_path = 'path/to/face_detection_model.prototxt'
net = cv.dnn.readNet(model_path, config_path, framework='Caffe')
```
You can replace the model file path and the framework name with the ones that suit your needs.