dense block

时间: 2023-05-14 08:06:13 浏览: 122
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pytorch 实现Densenet模型 代码详解，计算过程，

Dense block是一种深度学习中的网络结构，它可以在卷积神经网络中增加网络深度，提高模型的准确性和稳定性。它的主要特点是将前面所有层的输出都连接到当前层的输入上，从而使得网络中的信息流更加充分和高效。
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首先，定义一个dense_block函数，用于创建DenseBlock： python def dense_block(x, growth_rate, blocks, name=None): for i in range(blocks): x = tf.keras.layers.concatenate([x, dense_layer(x, ...

def DenSeNet_SE(input_shape=None, classes=1000): img_input = Input(shape=input_shape) bn_axis = 3 x = ZeroPadding2D(padding=((3, 3), (3, 3)))(img_input) x = Conv2D(64, 7, strides=2, use_bias=False, name='conv1/conv')(x) x = BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name='conv1/bn')(x) x = Activation('relu', name='conv1/relu')(x) x = ZeroPadding2D(padding=((1, 1), (1, 1)))(x) x = MaxPooling2D(3, strides=2, name='pool1')(x) x = dense_block(x, 6, name='conv2') x = se_block(x) x = transition_block(x, 0.5, name='pool2') x = dense_block(x, 12, name='conv3') x = se_block(x) x = transition_block(x, 0.5, name='pool3') x = dense_block(x, 24, name='conv4') x = se_block(x) x = transition_block(x, 0.5, name='pool4') x = dense_block(x, 16, name='conv5') x = se_block(x) x = BatchNormalization(axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name='bn')(x) x = Activation('relu', name='relu')(x) x = GlobalAveragePooling2D(name='avg_pool')(x) x = Dense(classes, activation='softmax', name='fc1000')(x) return model解释一下这段代码

其中，dense_block函数实现了DenseNet中的密集连接块，transition_block函数实现了DenseNet中的过渡块，se_block函数实现了SE-Net中的SE块。 该模型的输入是一个二维图像，输出是一个softmax分类器，可用于图像分类...

解释一下这段代码在block1中的操作def EEGNet(nb_classes, Chans=3, Samples=250, dropoutRate=0.5, kernLength=64, F1=8, D=2, F2=16, norm_rate=0.25, dropoutType='Dropout'): if dropoutType == 'SpatialDropout2D': dropoutType = SpatialDropout2D elif dropoutType == 'Dropout': dropoutType = Dropout else: raise ValueError('dropoutType must be one of SpatialDropout2D ' 'or Dropout, passed as a string.') input1 = Input(shape=(Chans, Samples, 1)) block1 = Conv2D(F1, (1, kernLength), padding='same', input_shape=(Chans, Samples, 1), use_bias=False)(input1) block1 = BatchNormalization()(block1) block1 = DepthwiseConv2D((Chans, 1), use_bias=False, depth_multiplier=D, depthwise_constraint=max_norm(1.))(block1) block1 = BatchNormalization()(block1) block1 = Activation('elu')(block1) block1 = AveragePooling2D((1, 4))(block1) block1 = dropoutType(dropoutRate)(block1) block2 = SeparableConv2D(F2, (1, 16), use_bias=False, padding='same')(block1) block2 = BatchNormalization()(block2) block2 = Activation('elu')(block2) block2 = AveragePooling2D((1, 8))(block2) block2 = dropoutType(dropoutRate)(block2) flatten = Flatten(name='flatten')(block2) dense = Dense(nb_classes, name='dense', kernel_constraint=max_norm(norm_rate))(flatten) softmax = Activation('softmax', name='softmax')(dense) return Model(inputs=input1, outputs=softmax

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def conv_block(inputs, filters): x = layers.BatchNormalization()(inputs) x = layers.Activation('relu')(x) x = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same')(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Activation('relu')(x) x = layers.Conv2D(filters, 3, padding='same')(x) x = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same')(x) return x def dense_block(inputs, filters, n_layers): x = inputs for i in range(n_layers): conv = conv_block(x, filters) x = layers.Concatenate()([x, conv]) return x def transition_block(inputs, compression): filters = int(inputs.shape[-1] * compression) x = layers.BatchNormalization()(inputs) x = layers.Activation('relu')(x) x = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same')(x) x = layers.AveragePooling2D(2)(x) return x def Inception_block(inputs, filters): x1 = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same', activation='relu')(inputs) x2 = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same', activation='relu')(inputs) x2 = layers.Conv2D(filters, 3, padding='same', activation='relu')(x2) x3 = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same', activation='relu')(inputs) x3 = layers.Conv2D(filters, 5, padding='same', activation='relu')(x3) x4 = layers.MaxPooling2D(3, strides=1, padding='same')(inputs) x4 = layers.Conv2D(filters, 1, padding='same', activation='relu')(x4) x = layers.Concatenate()([x1, x2, x3, x4]) return x inputs = keras.Input(shape=(224, 224, 3)) x = layers.Conv2D(64, 7, strides=2, padding='same')(inputs) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Activation('relu')(x) x = layers.MaxPooling2D(3, strides=2, padding='same')(x) x = dense_block(x, 32, 6) x = transition_block(x, 0.5) x = Inception_block(x, 64) x = dense_block(x, 32, 12) x = transition_block(x, 0.5) x = Inception_block(x, 128) x = dense_block(x, 32, 48) x = transition_block(x, 0.5) x = Inception_block(x, 256) x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs, outputs)这串代码有问题

def dense_block(inputs, filters, n_layers): x = inputs for i in range(n_layers): conv = conv_block(x, filters) x = layers.Concatenate()([x, conv]) return x def transition_block(inputs, ...

def __init__(self, block_list, initial_filters=64): # block_list表示每个block有几个卷积层 super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) # 共有几个block self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = layers.Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b1 = layers.BatchNormalization() self.a1 = layers.Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() # 构建ResNet网络结构 for block_id in range(len(block_list)): # 第几个resnet block for layer_id in range(block_list[block_id]): # 第几个卷积层 if block_id != 0 and layer_id == 0: # 对除第一个block以外的每个block的输入进行下采样 block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) # 将构建好的block加入resnet self.out_filters *= 2 # 下一个block的卷积核数是上一个block的2倍 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())解释代码

这段代码是定义了一个 ResNet18 神经网络模型，它采用了残差网络（ResNet）的结构。ResNet18 模型由一系列 ResnetBlock 组成，每个 ResnetBlock 包含若干个卷积层。其中，第一个 ResnetBlock 的输入经过一个卷积层后...

DenseNet.__init__() got an unexpected keyword argument 'block'

根据提供的引用内容，可以得知这个问题是由于在使用DenseNet模型时，传入了...这些参数都是DenseNet121模型所支持的参数，因此不会出现“DenseNet.__init__() got an unexpected keyword argument 'block'”这个错误。

torch dense

其中，conv_block函数定义了一个卷积块，DenseBlock类定义了一个密集块。密集块由多个卷积块组成，每个卷积块的输入通道数是前一个卷积块的输出通道数加上当前卷积块的输出通道数。在前向传播函数forward中，...

pytorch dense

在这个定义的dense_block_52中，假设每个dense_block中有3个卷积模块，因此总共需要52//3 = 17个dense_block。根据提供的代码和定义，可以灵活调整参数来构建不同层数的DenseNet。<span class="em">1</span><span ...

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