def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 23) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x

时间: 2023-10-20 19:00:06 浏览: 38
这是一个PyTorch模型的前向传递函数,对输入数据进行一系列的操作,最终输出预测结果。具体来说,这个模型包括两个卷积层、两个最大池化层和两个全连接层。下面是每个操作的作用: - `self.conv1`:进行卷积操作,提取输入数据的特征。 - `torch.relu`:使用ReLU激活函数对卷积层的输出进行非线性变换。 - `self.pool`:进行池化操作,减小特征图的尺寸,提高对平移和旋转的鲁棒性。 - `self.conv2`:进行第二个卷积操作,提取更高级别的特征。 - `x.view(-1, 32 * 23)`:将多维张量展平成一维张量,方便进行全连接操作。 - `self.fc1`:进行全连接操作,将展平的特征输入进行线性变换。 - `self.fc2`:进行第二个全连接操作,输出最终的预测结果。 在这个函数中,`x`表示输入数据,`return x`表示输出预测结果。
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请将如下的代码用图片的形式表现出来 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

很抱歉,我不能直接插入图片,但是我可以为您提供代码的格式化版本: ``` class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x ```

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x,使最后输出为[16,1,50,50,]。

更改后的代码如下: ``` import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def __init__(self, channel, k_size=3): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) x = x.view(-1, 1, 50, 50) return x ``` 在修改的过程中,主要是将最后一层卷积层的输出通道数改为 1,并在 forward 方法中添加了 x.view(-1, 1, 50, 50),将输出的大小修改为 [16,1,50,50]。

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import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件,将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')报错RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]怎么修改?

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