双通道卷积神经网络用nn.Sequential()搭建python代码

双通道卷积神经网络可以通过在nn.Sequential()中添加不同的层来构建。

以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn

class DoubleChannelCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DoubleChannelCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 7 * 7, 1024)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 10)

    def forward(self, x):
        x1 = x[:, :3] # 第1个通道
        x2 = x[:, 3:] # 第2个通道
        x1 = self.relu1(self.bn1(self.conv1(x1)))
        x1 = self.pool1(self.relu2(self.bn2(self.conv2(x1))))
        x1 = self.relu3(self.bn3(self.conv3(x1)))
        x1 = self.pool2(self.relu4(self.bn4(self.conv4(x1))))
        x1 = x1.view(x1.size(0), -1)
        x2 = self.relu1(self.bn1(self.conv1(x2)))
        x2 = self.pool1(self.relu2(self.bn2(self.conv2(x2))))
        x2 = self.relu3(self.bn3(self.conv3(x2)))
        x2 = self.pool2(self.relu4(self.bn4(self.conv4(x2))))
        x2 = x2.view(x2.size(0), -1)
        x = torch.cat((x1, x2), dim=1)
        x = self.dropout(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个例子中，我们首先定义了一个DoubleChannelCNN类，它继承了nn.Module。在构造函数中，我们定义了所有的卷积层、池化层、全连接层和dropout层。在前向传播函数中，我们将输入数据分成两个通道，并对每个通道进行相同的卷积操作，然后将它们连接在一起，通过全连接层和dropout层得到最终的输出。

这是一个简单的例子，你可以根据你的具体需求来修改和扩展它。