下列代码是什么意思：model = nn.Sequential( nn.Linear(4096+2, 256), nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 4) ).to(device)

时间: 2023-12-04 09:06:27 浏览: 89
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vue-sequential-entrance插件，用于使用页面元素列表创建优雅的顺序动画入口。 零努力。 简单轻巧-Vue.js开发

这段代码定义了一个神经网络模型，它是一个简单的前馈神经网络（Feedforward Neural Network），包含两个全连接层（Linear）和一个批规范化层（Batch Normalization）。 具体来说，这个模型的输入维度为4096+2，即输入数据有4096个特征加上另外2个特征，输出维度为4，即输出4个类别的概率值。其中，第一个全连接层将输入数据映射到256维的特征空间，然后通过批规范化层对这些特征进行归一化处理，再通过ReLU激活函数进行非线性变换。第二个全连接层将这些特征映射到4维的输出空间，最终得到每个类别的概率值。 同时，通过.to(device)函数将模型移动到指定的设备上，这里假设设备为GPU。
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self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # first layer nn.Linear(32, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # second layer nn.Linear(32, 65, bias=False), nn.BatchNorm1d(65, affine=False)) # output layer # build a 2-layer predictor self.predictor = nn.Sequential(nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # hidden layer nn.Linear(32, 65)) # output layer 我的网络设计成这样请帮我写一个测试的代码

nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(32, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(32, 65, bias=False), nn.BatchNorm1d(65, affine=False) ) self....

优化代码class model_CNN_1(nn.Module): def __init__(self): super(model_CNN_1,self).__init__() self.conv_unit = nn.Sequential( nn.BatchNorm1d(1), nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=32,kernel_size=11,stride=1,padding=5), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(32), nn.Conv1d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=11,stride=1,padding=5), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(64), nn.MaxPool1d(4), nn.Conv1d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(128), nn.Conv1d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.LeakyReLU(), nn.MaxPool1d(4), nn.Dropout(0.1), ) self.dense_unit = nn.Sequential( nn.Linear(3072,1024), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(1024,128), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(128,4), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self,inputs): inputs = inputs.view(inputs.size()[0],1,inputs.size()[1]) inputs = self.conv_unit(inputs) inputs = inputs.view(inputs.size()[0],-1) inputs = self.dense_unit(inputs) return inputs

在这段代码中，使用了nn.Sequential来定义卷积层和全连接层。但是，nn.Sequential只适用于顺序的单层网络。如果需要定义多个相同类型的层，或者需要在不同的分支中使用相同类型的层，就需要使用nn.ModuleList。 ...

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...

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。

帮我用pytorch改写：def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(100, 12))) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(64, return_sequences=True))) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=16, strides=1, padding='same', activation='tanh')) model.add(layers.Permute((2, 1))) return model def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(1, 400))) model.add(layers.Permute((2, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model

以下是使用PyTorch重写的make_generator_model和make_discriminator_model函数： python import torch.nn as nn def make_generator_model(): model = nn.Sequential( nn.LSTM(12, 64, bidirectional=True, ...

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

好的，以下是使用LDAM损失函数训练模型的Pytorch代码： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from torchvision import datasets, transforms from ...

数据集为PTB心电数据集，可以给我一个python代码，具体要求如下：1.对数据进行预处理（包括滤波和去噪）2.使用CNN+RNN进行特征提取；3.再使RNN+CNN对数据进行复原后能显示预处理后的波形；4使用pytorch

nn.MaxPool1d(kernel_size=2), nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=5, stride=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2), ) self.rnn = nn.LSTM(64*123, 64, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(64, 1) ...

请给我修改错误后的能满足这些要求的完整代码数据集为PTB心电数据集，可以给我一个python代码，具体要求如下：1.对数据进行预处理（包括滤波和去噪）2.使用CNN+RNN进行特征提取；3.再使RNN+CNN对数据进行复原后能显示预处理后的波形；4使用pytorch

nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(), ) self.rnn = nn.GRU(256, 128, bidirectional=True, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(256, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.cnn...

1d-cnn如何做测试集无标签数据预测，请写出pytorch代码

self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(16, 32, 5, 1, 2), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(2), ) self.out = nn.Linear(32 * 25, 2) # 全连接层 def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x...

self-attention gan 代码_GAN+异常检测

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),...

给出具有三输入特征三输出的一维卷积神经网络，使用ResNet网络的基于pytorch的代码示例，使用([[1,2,3],[2,3,4]])作为输入特征，使用([[1,2,3],[2,3,4]])作为输出，使用([[1,2,3]])作为测试，包含训练和测试部分

self.bn2 = nn.BatchNorm1d(out_channels) self.stride = stride self.downsample = None if stride != 1 or in_channels != out_channels: self.downsample = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels, out_...

基于pytorch的Densenet+bilstm+attention1行有121列的数据集五分类训练代码

self.attention = nn.Sequential( nn.Linear(1024, 512), nn.Tanh(), nn.Linear(512, 1), nn.Softmax(dim=1) ) self.fc = nn.Linear(1024, num_classes) def forward(self, x): x = x.view(-1, 1, 11, 11)...

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写一个四层的一维卷积代码，包含了relu和pooling，输入为batchsize=4，且向量为1280维度

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