class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x
时间: 2024-01-26 19:03:23 浏览: 38
这段代码定义了一个卷积神经网络(ConvNet)的模型,包含了一个卷积层、ReLU激活函数、池化层和两个全连接层。模型的输入是一个4维张量,即(batch_size, channels, height, width),其中batch_size表示输入数据的数量,channels表示输入数据的通道数,height和width表示输入数据的高度和宽度。模型的输出是一个10维张量,表示输入数据属于10个类别中的哪一个。
具体来说,模型的构建如下:
- 卷积层:输入通道数为1,输出通道数为32,卷积核大小为3x3,步长为1,填充为1。
- ReLU激活函数:对卷积层输出的每个元素进行ReLU激活。
- 池化层:使用2x2的池化核进行池化,步长为2。
- 展开层:将池化层的输出展开成一维向量。
- 全连接层:输入大小为32 * 14 * 14,输出大小为128。
- ReLU激活函数:对全连接层的输出进行ReLU激活。
- 全连接层:输入大小为128,输出大小为10,表示属于哪一个类别。
前向计算过程中,输入数据先经过卷积层、ReLU激活函数和池化层,然后展开成一维向量,再经过两个全连接层输出预测结果。
相关问题
class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解
这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说,它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`,并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。
在 PyTorch 中,所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类,并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数,因此这个模型的结构是固定的,不能根据不同的输入数据进行调整。
下面是一个示例,展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100) # 全连接层,输入维度为 10,输出维度为 100
self.relu = nn.ReLU() # ReLU 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(100, 1) # 全连接层,输入维度为 100,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中,我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的,不需要手动指定。
`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中,我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量,表示模型的输入数据。在前向传播过程中,我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换,最终得到模型的输出结果。在这个例子中,我们的模型输出的是一个标量值。
class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
在这段代码中,定义了一个名为Tudui的类,它继承自nn.Module类。在类的构造函数中,调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。
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