nn.BatchNorm1d(256, 0.8)

时间: 2024-04-05 10:25:23 浏览: 102
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pytorch中nn.Conv1d的用法详解

nn.BatchNorm1d(256, 0.8)是PyTorch中的一个函数，用于实现一维的批量归一化操作。其中256表示输入的特征维度，0.8表示滑动平均系数，用于计算每个特征的均值和方差。批量归一化可以加速神经网络的训练，提高模型的准确率和泛化能力。在深度学习中，批量归一化已经成为一种常用的技术。
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tf.nn.conv1d

tf.nn.conv1d(value, filters, stride, padding) value: [batch, in_width, in_channels] batch是输入文本的个数 in_width是样本的单词个数 in_channels是每个单词的维度 (float32 or float64，必须是np.array，因为...

nn.BatchNorm1d(256, 0.8),什么意思

在这段代码中，nn.BatchNorm1d(256, 0.8) 创建了一个批归一化层（Batch Normalization），用于对输入进行规范化操作。 nn.BatchNorm1d 是 PyTorch 中的一维批归一化层，适用于一维的输入数据。其中，参数 256...

def __init__(self, latent_dim, img_shape): # 继承父类特性 super(Generator, self).__init__() self.img_shape = img_shape # def block(in_feat, out_feat, normalize=True): layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] if normalize: layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers # self.model = nn.Sequential( *block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() )

这是一个Python中的类构造函数，函数名为__init__，该函数包含两个参数：latent_dim和img_shape。其中，latent_dim表示生成模型中的噪声维度，img_shape表示生成的图像的形状。

class Generator(nn.Module): #生成器类-造假者 def __init__(self, latent_dim, img_shape): # 继承父类特性 super(Generator, self).__init__() self.img_shape = img_shape # def block(in_feat, out_feat, normalize=True): layers = [nn.Linear(in_feat, out_feat)] if normalize: layers.append(nn.BatchNorm1d(out_feat, 0.8)) layers.append(nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)) return layers # self.model = nn.Sequential( *block(latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh() ) # def forward(self, z): img = self.model(z) img = img.view(img.size(0), self.img_shape[0], self.img_shape[1], self.img_shape[2]) return img

class Generator(nn.Module)是一个Python类，它继承自nn.Module类。它通常用于定义神经网络中的生成器模型，用于生成具有特定特征的样本，例如生成图片、文本等等。该类通常包括一些层，如线性层、卷积层、批量归一...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, 10) def forward(self, x): x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F....

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test)# 导入数据 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True,drop_last=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset_test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d...

基于pytorch，帮我编写一个生成时序数据的GAN模型，噪声Z为正态分布的噪声，真实数据X为xlsx文件1里的271行96列的时序数据作为数据集，条件值C为xlsx文件里的1行96列的时序数据并转换为[1,96]的张量C.先训练判别器再训练生成器，训练判别器时，并将数据集里每个样本[1,96]张量和张量C纵向拼接为[2,96]张量XC且生成器生成的虚假样本X1张量[1,96]和张量C纵向拼接为[2,96]张量X1C，并将张量XC和张量X1C作为判别器的输入。训练生成器时，将噪声Z和条件C纵向拼接为[2,

nn.BatchNorm1d(256, 0.8), nn.Linear(256, 96), nn.Tanh() ) def forward(self, z, c): zc = torch.cat([z, c], dim=1) x = self.model(zc) return x # 定义训练函数 def train(generator, ...
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