写一个将列表长度为3作为输入的提前退出branchy_AlexNet模型代码
时间: 2023-12-14 22:38:56 浏览: 23
以下是一个简单的示例代码,实现了一个branchy_AlexNet模型,如果输入列表长度为3,则会提前退出:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BranchyAlexNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000):
super(BranchyAlexNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
def forward(self, x):
if len(x) != 3:
# 如果输入列表长度不为3,正常执行模型
x = self.features(x)
x = x.view(x.size(0), 256 * 6 * 6)
x = self.classifier(x)
else:
# 如果输入列表长度为3,提前退出
x = x[0]
return x
```
在这个示例代码中,我们在 `forward` 方法中进行了判断,如果输入列表长度不为3,就正常执行模型;如果输入列表长度为3,就提前退出,只返回输入列表中的第一个元素。这是一个非常简单的示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改。