conv_arch=((1,64),(1,128),(2,256),(2,512)) s_conv_arch=[(p[0],p[1]//4) for p in conv_arch]

在这个代码片段中，`conv_arch=((1,64),(1,128),(2,256),(2,512))`定义了一个用于配置VGG网络卷积层数量和通道数的元组列表。`s_conv_arch=[(p[0],p[1]//4) for p in conv_arch]`是对原始`conv_arch`的一个变换，它改变了每个元素的第二个元素（通道数）为原来的一半。

具体来说，这个操作是将每个子结构`(num_convs, num_channels)`转换成`(num_convs, num_channels // 4)`，意味着如果原设计中有两层卷积（`num_convs=2`），新的设计会减少到一层（`num_convs=1`），但保持相同的通道数四分之一（`num_channels//4`）。这种调整通常用于降低模型复杂度，以适应不同的计算资源或避免过拟合。

示例：

# 原始的VGG架构
original_vgg = [(1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512)]

# 调整后的架构
shrinked_vgg = [(p[0], p[1] // 4) for p in original_vgg]

shrinked_vgg  # 输出：[(1, 16), (1, 32), (2, 64), (2, 128)]

相关问题

class AttU_Net(nn.Module): def __init__(self, img_ch=3, output_ch=1): super(AttU_Net, self).__init__() self.Maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.Conv1 = conv_block(ch_in=img_ch, ch_out=64) self.Conv2 = conv_block(ch_in=64, ch_out=128) self.Conv3 = conv_block(ch_in=128, ch_out=256) self.Conv4 = conv_block(ch_in=256, ch_out=512) self.Conv5 = conv_block(ch_in=512, ch_out=1024) self.Up5 = up_conv(ch_in=1024, ch_out=512) self.Att5 = Attention_block(F_g=512, F_l=512, F_int=256) self.Up_conv5 = conv_block(ch_in=1024, ch_out=512) self.Up4 = up_conv(ch_in=512, ch_out=256) self.Att4 = Attention_block(F_g=256, F_l=256, F_int=128) self.Up_conv4 = conv_block(ch_in=512, ch_out=256) self.Up3 = up_conv(ch_in=256, ch_out=128) self.Att3 = Attention_block(F_g=128, F_l=128, F_int=64) self.Up_conv3 = conv_block(ch_in=256, ch_out=128) self.Up2 = up_conv(ch_in=128, ch_out=64) self.Att2 = Attention_block(F_g=64, F_l=64, F_int=32) self.Up_conv2 = conv_block(ch_in=128, ch_out=64) self.Conv_1x1 = nn.Conv2d(64, output_ch, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.sigmoid = nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个名为AttU_Net的PyTorch模型。它是一个基于U-Net的改进模型，用于图像分割任务。模型的输入通道数为img_ch，输出通道数为output_ch。

在初始化函数中，首先定义了一个MaxPool2d层，用于下采样操作。

接下来，通过conv_block函数定义了五个卷积块（self.Conv1到self.Conv5），每个卷积块包含一个卷积层和批归一化层。

然后，定义了四个上采样操作（self.Up5到self.Up2），每个上采样操作包含一个上采样层和一个卷积块。

在每个上采样操作后，使用Attention_block模块（self.Att5到self.Att2）对特征图进行注意力计算。

最后，通过一个1x1的卷积层（self.Conv_1x1）将通道数变为output_ch，并使用Sigmoid函数进行输出。

这个AttU_Net模型的设计主要是在U-Net的基础上添加了注意力机制，以提升分割性能。

ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

这段代码是一个使用VGG网络在Fashion-MNIST数据集上进行训练的示例。首先，它将给定的卷积结构(conv_arch)缩小了4倍(ratio=4)，得到了一个较小的卷积结构(small_conv_arch)。然后，它使用这个较小的卷积结构构造了一个VGG网络(net)。接着，它使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载Fashion-MNIST数据集，并指定了批量大小和图像大小。最后，它使用d2l.train_ch6函数对构造的VGG网络进行训练，并在训练和测试数据集上进行了评估。