FC = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(784, 800), nn.Linear(800, 200), nn.Linear(200, 10) )
时间: 2023-07-22 09:49:52 浏览: 50
这段代码定义了一个包含三个线性层的神经网络模型。具体来说,这个模型包含了以下几个组件:
1. `nn.Flatten()`:这个组件用来将输入的二维图像数据展平成一维的形式,以便于输入到后续的线性层中。
2. `nn.Linear(784, 800)`:这个组件定义了一个输入维度为 784,输出维度为 800 的线性层。
3. `nn.Linear(800, 200)`:这个组件定义了一个输入维度为 800,输出维度为 200 的线性层。
4. `nn.Linear(200, 10)`:这个组件定义了一个输入维度为 200,输出维度为 10 的线性层。
这个模型的前向传播过程可以表示为:将输入数据先通过 `nn.Flatten()` 展平成一维的形式,然后经过三个线性层的计算,最终得到一个长度为 10 的输出向量,表示对于每个类别的预测概率。
相关问题
self.layers=torch.nn.Sequential(layerDict)什么意思
`self.layers` 是一个 `torch.nn.Sequential` 类型的对象,它由一个字典 `layerDict` 中的层按照顺序排列而成。`torch.nn.Sequential` 是一个容器,可以将多个层按照一定顺序组合成一个神经网络模型。在这个容器中,每个层的输出都作为下一个层的输入。
字典 `layerDict` 中的键是每个层的名称,值是对应层的实例化对象。例如,我们可以定义一个字典 `layerDict` 如下:
```
layerDict = {
'conv1': torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
'relu1': torch.nn.ReLU(),
'conv2': torch.nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
'relu2': torch.nn.ReLU(),
'maxpool': torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
'flatten': torch.nn.Flatten(),
'fc1': torch.nn.Linear(32 * 8 * 8, 512),
'relu3': torch.nn.ReLU(),
'fc2': torch.nn.Linear(512, 10),
'softmax': torch.nn.Softmax(dim=1)
}
```
这个字典定义了一个卷积神经网络的结构,包括两个卷积层、两个ReLU激活函数、一个最大池化层、一个展平层、两个全连接层和一个Softmax层。
然后,我们可以将这个字典传递给 `torch.nn.Sequential`,并将其赋值给 `self.layers`,以构建一个完整的神经网络模型:
```
self.layers = torch.nn.Sequential(layerDict)
```
写出将结构写在一个sequtial中的代码结构与此相同 class CNN(nn.Module): # def __init__(self): # super(CNN, self).__init__() # self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3) # self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3) # self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3) # self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, 3) # self.fc1 = nn.Linear(6400, 1024) # self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) # self.fc3 = nn.Linear(512, 128) # self.fc4 = nn.Linear(128, 10) # def forward(self, x): # # 3 x 32 x 32 # x = torch.relu(self.conv1(x)) # 32 x 30 x 30 # x = nn.BatchNorm2d(32).to("cuda")(x) # 32 x 30 x 30 # x = torch.relu(self.conv2(x)) # 64 x 28 x 28 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 64 x 14 x 14 # x = torch.relu(self.conv3(x)) # 128 x 12 x 12 # x = nn.BatchNorm2d(128).to("cuda")(x) # 128 x 12 x 12 # x = torch.relu(self.conv4(x)) # 256 x 10 x 10 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 256 x 5 x 5 # x = x.view(-1, 6400) # x = torch.relu(self.fc1(x)) # x = torch.tanh(self.fc2(x)) # x = torch.relu(self.fc3(x)) # x = self.fc4(x) # return x
以下是将结构写在一个Sequential中的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 32, 3),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.Conv2d(32, 64, 3),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(64, 128, 3),
nn.ReLU(),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.Conv2d(128, 256, 3),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(6400, 1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(1024, 512),
nn.Tanh(),
nn.Linear(512, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10)
)
def forward(self, x):
x = self.model(x)
return x
model = CNN()
```
在这个代码中,我们使用了`nn.Sequential`来将所有的层组合在一起。每个层都按照从输入到输出的顺序添加到了`nn.Sequential`中。同时,我们也将`nn.BatchNorm2d`和`nn.MaxPool2d`层直接添加到了`nn.Sequential`中。最后,我们在`forward`方法中调用了整个模型。