my_nn = torch.nn.Sequential

时间: 2024-09-10 19:26:23 浏览: 95
`torch.nn.Sequential` 是 PyTorch 模块中的一个容器,它允许你按顺序串联多个 `nn.Module` 对象(如线性层、卷积层等),形成一个简单的神经网络模型。它的工作原理类似于构建函数(Sequential Function),每一层都会依次应用到前一层的输出结果上,最终生成整个模型的输出。 例如,如果你想要创建一个包含两个全连接层的简单神经网络,可以这样做: ```python my_nn = torch.nn.Sequential( nn.Linear(784, 128), # 第一个全连接层,输入大小为 784(例如图片像素) nn.ReLU(), # 使用 ReLU 激活函数 nn.Linear(128, 64), # 第二个全连接层,隐藏层大小为 64 nn.ReLU(), nn.Linear(64, 10) # 输出层,对应于分类任务的类别数(假设是10个类别) ) ``` 在这个结构中,数据首先通过第一个线性层,然后通过ReLU激活函数,再传递给第二个线性层,如此反复,直到最后一层输出网络的预测结果。
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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)

这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器,其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后,通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中,提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。 具体来说,代码中的各个部分的功能如下: - `features_list = list(vgg19.features.children())`:获取 VGG19 模型的所有卷积层。 - `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`:将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。 - `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`:将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。 - `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`:将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。 - `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`:将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。 - `self.tail_layer = features_list[-1]`:将最后一层卷积层作为尾部层。 - `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`:获取 VGG19 模型的所有全连接层,但不包括最后两层。 - `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`:将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。 - `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))`:将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。 - `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,以提取更高级别的特征。 - `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))`:将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作,以提取更高级别的特征。 - `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`:将 conv5_4 层的输出进行卷积操作,以提取更高级别的特征。 - `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义一个输入为 196 的全连接层,用于分类。 - `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第二个输入为 196 的全连接层,用于分类。 - `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第三个输入为 196 的全连接层,用于分类。 - `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`:定义第四个输入为 196 的全连接层,用于分类。 - `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`:定义一个输入为 4096 的全连接层,用于分类。 - `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`:定义一个 Batch Normalization 层,用于归一化数据。 - `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`:定义第二个 Batch Normalization 层,用于归一化数据。 - `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`:对所有全连接层进行权重初始化,以提高模型的性能。

解释class Bottlrneck(torch.nn.Module): def __init__(self,In_channel,Med_channel,Out_channel,downsample=False): super(Bottlrneck, self).__init__() self.stride = 1 if downsample == True: self.stride = 2 self.layer = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv1d(In_channel, Med_channel, 1, self.stride), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Med_channel, 3, padding=1), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Out_channel, 1), torch.nn.BatchNorm1d(Out_channel), torch.nn.ReLU(), ) if In_channel != Out_channel: self.res_layer = torch.nn.Conv1d(In_channel, Out_channel,1,self.stride) else: self.res_layer = None def forward(self,x): if self.res_layer is not None: residual = self.res_layer(x) else: residual = x return self.layer(x)+residual

这是一个使用 1x1、3x3、1x1 卷积核的瓶颈块(Bottleneck Block)。它的作用是减少参数数量并增加网络深度,同时减少梯度消失问题。具体来说,它的结构如下: - 输入 In_channel 经过一个 1x1 的卷积核,输出通道数变为 Med_channel。 - 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。 - 再经过一个 3x3 的卷积核,输出通道数还是 Med_channel。 - 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。 - 最后经过一个 1x1 的卷积核,输出通道数变为 Out_channel。 - 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。 如果 downsample 设置为 True,表示需要对输入进行下采样,此时会在第一个 1x1 卷积层后加一个步长为 2 的卷积操作。 同时,为了保证输入输出通道数相同,如果 In_channel 不等于 Out_channel,则会在最后加上一个 1x1 的卷积层将输入通道数转化为输出通道数,否则不需要进行这样的操作。 forward 函数中,首先判断是否需要进行输入通道数与输出通道数的转换,然后将输入 x 经过瓶颈块的处理得到的结果与 residual 相加作为最终输出。其中 residual 表示输入 x 经过最后的 1x1 卷积层得到的结果。
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class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

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### 关于 Educoder 平台上 C 和 C++ 选择结构的相关综合练习 在 Educoder 平台上的 C 和 C++ 编程课程中,选择结构是一个重要的基础部分。它通常涉及条件语句 `if`、`else if` 和 `switch-case` 的应用[^1]。以下是针对选择结构的一些典型题目及其解法: #### 条件判断中的最大值计算 以下代码展示了如何通过嵌套的 `if-else` 判断三个整数的最大值。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int max(int a, int b, int c) { if
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VBS简明教程:批处理之家论坛下载指南

根据给定的信息,这里将详细阐述VBS(Visual Basic Script)相关知识点。 ### VBS(Visual Basic Script)简介 VBS是一种轻量级的脚本语言,由微软公司开发,用于增强Windows操作系统的功能。它基于Visual Basic语言,因此继承了Visual Basic的易学易用特点,适合非专业程序开发人员快速上手。VBS主要通过Windows Script Host(WSH)运行,可以执行自动化任务,例如文件操作、系统管理、创建简单的应用程序等。 ### VBS的应用场景 - **自动化任务**: VBS可以编写脚本来自动化执行重复性操作,比如批量重命名文件、管理文件夹等。 - **系统管理**: 管理员可以使用VBS来管理用户账户、配置系统设置等。 - **网络操作**: 通过VBS可以进行简单的网络通信和数据交换,如发送邮件、查询网页内容等。 - **数据操作**: 对Excel或Access等文件的数据进行读取和写入。 - **交互式脚本**: 创建带有用户界面的脚本,比如输入框、提示框等。 ### VBS基础语法 1. **变量声明**: 在VBS中声明变量不需要指定类型,可以使用`Dim`或直接声明如`strName = "张三"`。 2. **数据类型**: VBS支持多种数据类型,包括`String`, `Integer`, `Long`, `Double`, `Date`, `Boolean`, `Object`等。 3. **条件语句**: 使用`If...Then...Else...End If`结构进行条件判断。 4. **循环控制**: 常见循环控制语句有`For...Next`, `For Each...Next`, `While...Wend`等。 5. **过程和函数**: 使用`Sub`和`Function`来定义过程和函数。 6. **对象操作**: 可以使用VBS操作COM对象,利用对象的方法和属性进行操作。 ### VBS常见操作示例 - **弹出消息框**: `MsgBox "Hello, World!"`。 - **输入框**: `strInput = InputBox("请输入你的名字")`。 - **文件操作**: `Set objFSO = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")`,然后使用`objFSO`对象的方法进行文件管理。 - **创建Excel文件**: `Set objExcel = CreateObject("Excel.Application")`,然后操作Excel对象模型。 - **定时任务**: `WScript.Sleep 5000`(延迟5000毫秒)。 ### VBS的限制与安全性 - VBS脚本是轻量级的,不适用于复杂的程序开发。 - VBS运行环境WSH需要在Windows系统中启用。 - VBS脚本因为易学易用,有时被恶意利用,编写病毒或恶意软件,因此在执行未知VBS脚本时要特别小心。 ### VBS的开发与调试 - **编写**: 使用任何文本编辑器,如记事本,编写VBS代码。 - **运行**: 保存文件为`.vbs`扩展名,双击文件或使用命令行运行。 - **调试**: 可以通过`WScript.Echo`输出变量值进行调试,也可以使用专业的脚本编辑器和IDE进行更高级的调试。 ### VBS与批处理(Batch)的对比 - **相似之处**: 两者都是轻量级的自动化技术,适用于Windows环境。 - **不同之处**: 批处理文件是纯文本,使用DOS命令进行自动化操作;VBS可以调用更多的Windows API和COM组件,实现更复杂的操作。 - **适用范围**: 批处理更擅长于文件和目录操作,而VBS更适合与Windows应用程序交互。 ### 结语 通过掌握VBS,即使是普通用户也能极大提高工作效率,执行各种自动化任务。尽管VBS存在一些限制和安全问题,但如果使用得当,VBS仍是一个非常有用的工具。在了解了上述VBS的核心知识点后,开发者可以开始尝试编写简单的脚本,并随着经验的积累,逐渐掌握更复杂的功能。
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【欧姆龙触摸屏:新手必读的10个操作技巧】

# 摘要 本文系统地介绍了欧姆龙触摸屏的入门知识、基本操作、数据监控与控制功能,以及高级功能与定制开发。文章详细解析了触摸屏的基本组成、界面布局和操作方法,并深入探讨了实时数据监控、系统控制参数设置、数据记录、报表生成、通讯协议集成等高级应用。此外,本文还提供了故障诊断与维护的技巧和日常保养的最佳实践,最后通过案例分析与实操演练,增强了对操作流程的理解和实际应用能力的培养。 # 关键字 欧姆龙触摸屏;界