两个不同输入的神经网络模型并联pytorch
时间: 2024-09-23 08:01:13 浏览: 14
在PyTorch中,将两个不同的输入神经网络模型并联通常涉及到创建一个复合模型结构,这种结构包含了两个独立的子模块(可以是不同的网络架构),它们在前向传播过程中各自处理各自的输入然后合并结果。以下是一个简化的步骤说明:
1. **导入所需的库**:
```python
import torch
from torch import nn
```
2. **定义两个不同的网络模型**:
```python
class ModelA(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModelA, self).__init__()
# 定义Model A的网络结构
def forward(self, input_a):
return some_processing(input_a)
class ModelB(nn.Module):
def __init__(self):
super(ModelB, self).__init__()
# 定义Model B的网络结构
def forward(self, input_b):
return some_other_processing(input_b)
```
3. **创建并联模型**:
```python
class ConcatenatedModels(nn.Module):
def __init__(self, model_a, model_b):
super(ConcatenatedModels, self).__init__()
self.model_a = model_a
self.model_b = model_b
def forward(self, inputs_tuple):
output_a = self.model_a(inputs_tuple[0])
output_b = self.model_b(inputs_tuple[1])
# 可能需要对输出做一些操作(如拼接、加权求和等)
concatenated_output = torch.cat((output_a, output_b), dim=1) # 假设输出通道数可以拼接
return concatenated_output
```
4. **实例化并联模型**:
```python
model_a = ModelA()
model_b = ModelB()
combined_model = ConcatenatedModels(model_a, model_b)
```
5. **训练和使用模型**:
```python
combined_model.train() # 或combined_model.eval() 根据需求调整模式
optimizer = torch.optim.Adam(combined_model.parameters())
for inputs in train_data:
optimizer.zero_grad()
outputs = combined_model(inputs) # inputs是一个包含两个输入的tuple
loss = compute_loss(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
for test_inputs in test_data:
predictions = combined_model(test_inputs)
```