代码中有n_channels参数
时间: 2024-02-13 22:01:20 浏览: 25
如果你的代码中确实有n_channels参数而没有__n_channels__属性,那么可能是prune.l1_unstructured函数内部调用的时候需要这个属性,但是你的代码中没有定义。解决这个问题可以尝试在ConvolutionalBlock类的__init__方法中增加一个__n_channels__属性,赋值为out_channels,例如:
```
class ConvolutionalBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, batch_norm=False, activation=None):
super(ConvolutionalBlock, self).__init__()
self.__n_channels__ = out_channels
...
```
这样可能能够解决这个问题,当然还需要根据具体的代码情况来分析具体的解决方法。
相关问题
代码解析def __init__(self,imgsize,n_channels=3, n_classes=1):
这是一个类的初始化函数,其中包含三个参数:
- imgsize:表示输入图像的大小(宽度和高度)。
- n_channels:表示输入图像的通道数,默认为3,即RGB图像。
- n_classes:表示输出的类别数,默认为1,表示二分类问题。
在初始化函数中,会创建一些实例变量,用于后续的网络搭建和训练。具体实现可能包括但不限于:
- self.imgsize = imgsize:将输入图像的大小保存到实例变量中,方便后续使用。
- self.n_channels = n_channels:将输入图像的通道数保存到实例变量中,方便后续使用。
- self.n_classes = n_classes:将输出类别数保存到实例变量中,方便后续使用。
- self.conv1 = nn.Conv2d(n_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1):创建一个卷积层,输入通道数为n_channels,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,步长为1,边缘填充为1。
- self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1):创建第二个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为3x3,步长为1,边缘填充为1。
- self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1):创建第三个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为256,卷积核大小为3x3,步长为1,边缘填充为1。
- self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2):创建一个最大池化层,池化核大小为2x2,步长为2。
- self.fc1 = nn.Linear(256 * (imgsize // 4) * (imgsize // 4), 512):创建一个全连接层,输入大小为256 x (imgsize // 4) x (imgsize // 4),输出大小为512。
- self.fc2 = nn.Linear(512, n_classes):创建第二个全连接层,输入大小为512,输出大小为n_classes。
把这段代码里的location_embedding_dim去掉class my_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(my_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads location_embedding_dim = 0 self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features
这段代码里的location_embedding_dim是一个参数,它表示位置嵌入的维度。如果你想去掉它,可以把它的值设为0,然后在构造函数中把self.location_embedding_dim也设为0即可。具体来说,修改后的代码如下:
```
class my_GAT(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, filters_1, filters_2, dropout):
super(my_GAT, self).__init__()
self.in_channels = in_channels
self.out_channels = out_channels
self.n_heads = n_heads
self.filters_1 = filters_1
self.filters_2 = filters_2
self.dropout = dropout
self.location_embedding_dim = 0
self.setup_layers()
def setup_layers(self):
self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1)
self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False)
def forward(self, edge_indices, features, location_embedding):
features = self.GAT_1(features, edge_indices)
features = torch.nn.functional.relu(features)
features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training)
features = self.GAT_2(features, edge_indices)
return features
```
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