#池化层,按最大池化 kernel_size池化大小 stride步长 padding边界填充 self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) #卷积层 in_channels输入通道 out_channels输出通道(及创建的这层神经元的格式),kernel_size卷积核大小,padding边界填充 #请注意保持上层out_channels和in_channels的一致性 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1) #全连接层 输入是尺寸大小,输出尺寸大小(及神经元个数),在输入前用 paddle.flatten对上一层展开 self.fc1=paddle.nn.Linear(120,84) self.fc2=paddle.nn.Linear(84,10)
时间: 2024-02-23 18:56:54 浏览: 22
这段代码是一个 LeNet 模型的实现,其中包括了两个最大池化层和三个卷积层以及两个全连接层。具体解释如下:
1. 第一个最大池化层:使用 2×2 的池化核,步长为 2,对输入的特征图进行下采样,减小特征图的尺寸。
2. 第二个最大池化层:同样使用 2×2 的池化核,步长为 2,对输入的特征图进行下采样。
3. 第一个卷积层:输入通道数为 1,输出通道数为 6,卷积核大小为 5×5,填充方式为 SAME,使用 ReLU 激活函数。
4. 第二个卷积层:输入通道数为 6,输出通道数为 16,卷积核大小为 5×5,填充方式为默认的 VALID,使用 ReLU 激活函数。
5. 第三个卷积层:输入通道数为 16,输出通道数为 120,卷积核大小为 5×5,填充方式为默认的 VALID,使用 ReLU 激活函数。
6. 第一个全连接层:输入大小为 120,输出大小为 84,使用 ReLU 激活函数。
7. 第二个全连接层:输入大小为 84,输出大小为 10,没有使用激活函数。
需要注意的是,在卷积层和全连接层之间,需要使用 paddle.flatten() 来对上一层的输出特征图或张量进行展开,以便作为下一层的输入。
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class myModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(myModel, self).__init__() #池化层,按最大池化 kernel_size池化大小 stride步长 padding边界填充 self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) #卷积层 in_channels输入通道 out_channels输出通道(及创建的这层神经元的格式),kernel_size卷积核大小,padding边界填充 #请注意保持上层out_channels和in_channels的一致性 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1) #全连接层 输入是尺寸大小,输出尺寸大小(及神经元个数),在输入前用 paddle.flatten对上一层展开 self.fc1=paddle.nn.Linear(120,84) self.fc2=paddle.nn.Linear(84,10) def forward(self, x): #按需要的网络顺序,前向计算结果 x = self.conv1(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool1(x) x = self.conv2(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool2(x) x = self.conv3(x) x = paddle.flatten(x, start_axis=1,stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = F.softmax(x) return x
这段代码是一个使用PaddlePaddle框架实现的卷积神经网络模型,主要包括了池化层、卷积层和全连接层。它可以用于图像分类任务。其中,池化层通过最大池化提取特征;卷积层通过卷积运算提取特征;全连接层通过连接前一层的所有神经元,将特征向量转换为分类结果。这个模型共有三个卷积层和两个全连接层,其中最后一个全连接层输出10维的向量,表示10个类别的概率分布。
class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=32, stride=8, padding=12) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.BN = nn.BatchNorm1d(num_features=64) self.conv3_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=8, stride=1) self.fc = nn.Linear(in_features=256 * 3, out_features=4) ##这里的256*3是计算出来的 self.softmax = nn.Softmax(),解释各部分的作用和参数选择
这段代码定义了一个名为Net的类,继承了nn.Module类。在初始化函数中,它定义了多个一维卷积层(nn.Conv1d)、最大池化层(nn.MaxPool1d)、BN层(nn.BatchNorm1d)和全连接层(nn.Linear)。这些层用于构建神经网络模型。其中,卷积层、池化层和BN层用于特征提取,全连接层用于分类。此模型的输入是一个通道的一维数据,输出是四个类别的概率分布。