1.根据卷积的定义,编写程序(不得调用系统已有的conv函数),实现序列的卷积运算;

时间: 2024-05-07 15:17:55 浏览: 7
好的,我可以为您提供一种简单的实现方法。假设有两个长度为n和m的序列x和y,它们的卷积结果为z,那么可以按照以下步骤进行计算: 1. 创建一个长度为n+m-1的数组z,初始化所有元素为0; 2. 依次遍历x和y的每个元素,将它们相乘并累加到z中对应的位置上; 3. 返回数组z作为卷积的结果。 以下是一个可能的C++实现代码: ```c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<int> convolution(vector<int>& x, vector<int>& y) { int n = x.size(), m = y.size(); vector<int> z(n+m-1, 0); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < m; j++) { z[i+j] += x[i] * y[j]; } } return z; } int main() { vector<int> x = {1, 2, 3}; vector<int> y = {2, 3, 4}; vector<int> z = convolution(x, y); for (int i = 0; i < z.size(); i++) { cout << z[i] << " "; } cout << endl; return 0; } ``` 该程序定义了一个convolution函数,接受两个vector类型的参数x和y,返回它们的卷积结果z。程序使用两层循环遍历x和y的每个元素,并将它们相乘并累加到z中对应的位置上。最后程序输出卷积结果z。

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class Conv_ReLU_Block(nn.Module):#定义了ConvReLU()类,继承了nn.Module父类。 def __init__(self): super(Conv_ReLU_Block, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#定义了对象变量self.conv,属性是{nn.Conv2d()}对象,实际上self.conv是{nn.Conv2d()}类的实例化,实例化时需要参数。 self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x):#定义了forward()方法,对输入进行操作 return self.relu(self.conv(x))#卷积和激活的一个框,下次可以直接调用 # x = self.conv(x)实际上为x = self.conv.forward(x),调用了nn.Conv2d()的forward()函数,由于大家都继承了nn.Module父类,根据nn.Module的使用方法,.forward()不写,直接写object(input) class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.residual_layer = self.make_layer(Conv_ReLU_Block, 18)#调用Conv_ReLU_Block,重复18个Conv_ReLU_Block模块 self.input = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层放大 self.output = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层缩小 self.relu = nn.ReLU(inplace=True)#19-22初始化网络层 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, sqrt(2. / n)) def make_layer(self, block, num_of_layer):#把Conv_ReLU_Block做一个循环,封装在 layers = [] for _ in range(num_of_layer): layers.append(block()) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x):#网络的整体的结构 residual = x out = self.relu(self.input(x))#增加通道数 out = self.residual_layer(out)#通过18层 out = self.output(out)#输出,降通道数 out = torch.add(out, residual)#做了一个残差连接 return out

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