init(self): super(LeNet, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.linear(16 * 4 * 4, 120) self.fc2 = nn.linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10)init(self) 部分定义了什么
时间: 2023-06-20 14:04:34 浏览: 56
这是一个LeNet神经网络的初始化函数,其中:
- nn.Conv2d表示一个二维卷积层,输入通道为1,输出通道为6,卷积核大小为5x5,即self.conv1;
- nn.MaxPool2d表示一个二维最大池化层,池化核大小为2x2,即self.pool1;
- self.conv2定义了第二个二维卷积层,输入通道为6,输出通道为16,卷积核大小为5x5;
- self.pool2定义了第二个二维最大池化层,池化核大小为2x2;
- nn.Linear表示一个全连接层,输入大小为16x4x4,输出大小为120,即self.fc1;
- self.fc2定义了第二个全连接层,输入大小为120,输出大小为84;
- self.fc3定义了第三个全连接层,输入大小为84,输出大小为10。
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class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示
在 PyTorch 中,可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型:
```
import torch.nn as nn
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5)
self.avgpool1=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5)
self.avgpool2=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.flatten=nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=400,out_features=120)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)
self.fc3 = nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
```
其中,需要引入 `torch.nn` 模块,将 `nn.Conv2d`、`nn.AvgPool2d`、`nn.Flatten`、`nn.Linear` 替换掉原来的 `paddle.nn`。
class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3) self.max_pool1 = nn.MaxPool2d(2) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3) self.max_pool2 = nn.MaxPool2d(2)
这是一个简单的卷积神经网络模型,命名为ConvNet。下面是对该模型代码的解释:
- `class ConvNet(nn.Module):`:定义一个名为ConvNet的类,继承自nn.Module类,表示这是一个神经网络模型。
- `def __init__(self):`:定义构造函数,初始化ConvNet类的对象。
- `super(ConvNet, self).__init__()`:调用nn.Module父类的构造函数,初始化继承自nn.Module类的对象。
- `self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3)`:定义一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为32,卷积核大小为3x3。
- `self.max_pool1 = nn.MaxPool2d(2)`:定义一个最大池化层,池化核大小为2x2。
- `self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3)`:定义第二个卷积层,输入通道数为32,输出通道数为64,卷积核大小为3x3。
- `self.max_pool2 = nn.MaxPool2d(2)`:定义第二个最大池化层,池化核大小为2x2。
该模型总共有两个卷积层和两个最大池化层,卷积层使用ReLU激活函数。其中,第一个卷积层的输入通道数为3,即RGB三通道,输出通道数为32,第二个卷积层的输入通道数为32,输出通道数为64。两个最大池化层的池化核大小都为2x2,即将每个2x2的区域中的最大值作为输出。