优化代码class model_CNN_1(nn.Module): def __init__(self): super(model_CNN_1,self).__init__() self.conv_unit = nn.Sequential( nn.BatchNorm1d(1), nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=32,kernel_size=11,stride=1,padding=5), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(32), nn.Conv1d(in_channels=32,out_channels=64,kernel_size=11,stride=1,padding=5), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(64), nn.MaxPool1d(4), nn.Conv1d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.LeakyReLU(), nn.BatchNorm1d(128), nn.Conv1d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=3,stride=1,padding=1), nn.LeakyReLU(), nn.MaxPool1d(4), nn.Dropout(0.1), ) self.dense_unit = nn.Sequential( nn.Linear(3072,1024), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(1024,128), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(128,4), nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self,inputs): inputs = inputs.view(inputs.size()[0],1,inputs.size()[1]) inputs = self.conv_unit(inputs) inputs = inputs.view(inputs.size()[0],-1) inputs = self.dense_unit(inputs) return inputs

时间: 2023-12-01 20:04:26 浏览: 168
这段代码是一个用于心跳信号分类的CNN模型的定义。以下是一些针对这段代码的优化建议： 1. 使用nn.ModuleList替代nn.Sequential 在这段代码中，使用了nn.Sequential来定义卷积层和全连接层。但是，nn.Sequential只适用于顺序的单层网络。如果需要定义多个相同类型的层，或者需要在不同的分支中使用相同类型的层，就需要使用nn.ModuleList。 例如，可以将卷积层和全连接层分别定义为两个nn.ModuleList，这样就可以更加方便地进行层的添加和删除。 2. 使用网络剪枝来减少模型参数 在这段代码中，模型的参数量比较大，如果需要在嵌入式设备或移动设备上运行，就需要考虑减少模型的参数量。 可以使用网络剪枝来减少模型的参数量。网络剪枝是指通过删除或缩小神经网络中的一些参数或层来减少模型的大小，并提高模型的速度和精度。 3. 使用GPU加速模型训练 在这段代码中，模型的训练是在CPU上进行的。如果有GPU资源可用，可以将模型的训练转移到GPU上，以加快模型的训练速度。 可以使用以下代码将模型和数据转移到GPU上： ``` device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) inputs = inputs.to(device) ``` 其中，torch.cuda.is_available()用于检查是否存在可用的GPU资源，model.to(device)用于将模型转移到GPU上，inputs.to(device)用于将数据转移到GPU上。 4. 使用更高效的优化器 在这段代码中，使用的是标准的随机梯度下降优化器（SGD）。但是，SGD在处理大规模数据时可能会出现收敛速度慢的问题。 可以使用一些更高效的优化器，如Adam、Adagrad等，来提高模型的训练速度和精度。 使用Adam优化器的示例代码如下： ``` optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 其中，lr是学习率。
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class CNNmodel(nn.Module): def __init__(self): super(CNNmodel, self).__init__() self.conv1d = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=2) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.Linear1 = nn.Linear(64*75, 50) self.Linear2 = nn.Linear(50, 1) def forward(self, x): x = self.conv1d(x) x = self.relu(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) return x报错

class CNNmodel(nn.Module): def __init__(self): super(CNNmodel, self).__init__() self.conv1d = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=2) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.Linear1 = nn.Linear(64*75, 50)...

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层...

import torch import vega import torch.nn as nn class SimpleCnn(nn.Module): """Simple CNN network.""" def __init__(self): """Initialize.""" super(SimpleCnn, self).__init__() self.num_class = 11 # nas best hyperparameter self.blocks = 3 self.channel1 = 32 self.channel2 = 64 self.b1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, self.channel1, padding=(0, 4), kernel_size=(1, 9), stride=(1, 1)), nn.BatchNorm2d(self.channel1), nn.ReLU(inplace=True) ) self.b2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.channel1, self.channel2, padding=(0, 1), kernel_size=(2, 3), stride=(1, 2)), nn.BatchNorm2d(self.channel2), nn.ReLU(inplace=True) ) self.blocks = self._blocks(self.channel2, self.channel2) self.fc = nn.Linear(64*self.channel2, self.num_class) def _blocks(self, in_channels, out_channels): blocks = nn.ModuleList([None] * self.blocks) for i in range(self.blocks): blocks[i] = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, padding=(0,1), kernel_size=(1,3)), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), ) in_channels = out_channels return blocks def forward(self, x): """Forward.""" x = self.b1(x) x = self.b2(x) for block in self.blocks: x = block(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x if __name__ == "__main__": model = SimpleCnn() model.load_state_dict(torch.load('nas_results/model_12.pth')) model.eval()将这段代码从基于pytorch改为基于mindspore

2. 将nn.Module改为nn.Cell，并且去掉super中的self参数： class SimpleCnn(nn.Cell): """Simple CNN network.""" def __init__(self): """Initialize.""" super().__init__() ... 3. 将nn....

# 构建卷积神经网络结构 # 当前版本为卷积核大小5 * 5的版本 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(5, 16, 3, padding='same') self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 16, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv4 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv5 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1) self.bn5 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv6 = nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1) self.bn6 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv_t6 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, padding=1) self.bn_t6 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv_t5 = nn.ConvTranspose2d(64, 32, 3, padding=1) self.bn_t5 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv_t4 = nn.ConvTranspose2d(32, 16, 3, padding=1) self.bn_t4 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv_t3 = nn.ConvTranspose2d(16, 16, 3, padding=1) self.bn_t3 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv_t2 = nn.ConvTranspose2d(16, 8, 3, padding=1) self.bn_t2 = nn.BatchNorm2d(8) self.conv_1 = nn.Conv2d(8, 2, 3, padding='same') self.bn_1 = nn.BatchNorm2d(2) self.tan_h = nn.Tanh() def forward(self, x): x1 = self.tan_h(self.bn1(self.conv1(x))) x2 = self.tan_h(self.bn2(self.conv2(x1)))**2 x3 = self.tan_h(self.bn3(self.conv3(x2)))**2 x4 = self.tan_h(self.bn4(self.conv4(x3)))**2 x5 = self.tan_h(self.bn5(self.conv5(x4)))**2 x6 = self.tan_h(self.bn6(self.conv6(x5)))**2 x_t6 = self.tan_h(self.bn_t6(self.conv_t6(x6)))**2 x_t5 = self.tan_h(self.bn_t5(self.conv_t5(x_t6)))**2 x_t4 = self.tan_h(self.bn_t4(self.conv_t4(x_t5)))**2 x_t3 = self.tan_h(self.bn_t3(self.conv_t3(x_t4))) ** 2 x_t2 = self.tan_h(self.bn_t2(self.conv_t2(x_t3))) ** 2 x_1 = self.tan_h(self.bn_1(self.conv_1(x_t2))) return x_1 # 读取模型 需要提前定义对应的类 model = torch.load("model1.pt") # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.ASGD(model.parameters(), lr=0.01) 详细说明该神经网络的结构，功能以及为什么要选择这个

其中，卷积核大小为5 * 5，使用了批归一化和Tanh激活函数，反卷积核大小也为3 * 3，使用了ASGD优化器和MSELoss损失函数。 选择该神经网络的原因是，它可以对图像数据进行有效的压缩和还原，同时能够保留原始数据的...

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool...

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

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.Max...

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码。 首先，定义了一个名为 Net 的类，继承自 nn.Module，这个类包含了卷...

class Classifier(nn.Module): def __init__(self): super(Classifier, self).__init__() # torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding) # torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride, padding) # input 维度 [3, 128, 128] self.cnn = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1), # [64, 128, 128] nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [64, 64, 64] nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1), # [128, 64, 64] nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [128, 32, 32] nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), # [256, 32, 32] nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [256, 16, 16] nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), # [512, 16, 16] nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [512, 8, 8] nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), # [512, 8, 8] nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2, 0), # [512, 4, 4] ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 4 * 4, 1024), nn.ReLU(), nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 11) ) def forward(self, x): out = self.cnn(x) out = out.view(out.size()[0], -1) return self.fc(out) print("Model complicated")

这段代码定义了一个卷积神经网络分类器。它包含了5个卷积层和3个全连接层。在卷积层中，每个卷积层后面都跟着一个批归一化层和一个ReLU激活函数，最后一个卷积层后面没有激活函数。每个卷积层后面都跟着一个最大池化...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义超参数 batch_size = 64 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 # 定义数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor类型 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 标准化，使得均值为0，标准差为1 ]) # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=True, transform=transform, download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='C:/MNIST', train=False, transform=transform, download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义CNN模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.relu1 = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu1(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu2(out) out = self.pool(out) out = out.view(-1, 64 * 7 * 7) out = self.fc1(out) out = self.relu3(out) out = self.fc2(out) return out # 实例化模型并定义损失函数和优化器 model = CNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每100个batch打印一次训练信息 if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) # 测试模型 model.eval() # 进入测试模式，关闭Dropout和BatchNormalization层 with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))运行一下此代码

好的，运行这段代码需要先安装PyTorch库。如果已经安装了PyTorch库，可以直接在命令行或者Python IDE中运行这段代码，或者将这段代码保存为一个.py文件然后运行。在运行之前，需要将代码中的数据集路径修改为本地...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 定义一个简单的卷积神经网络（CNN）用于特征提取 class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载图像 img = Image.open('test.jpg') # 对图像进行预处理，将其转换为模型所需的输入格式 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) img_tensor = transform(img).unsqueeze(0) # 初始化模型并对图像进行特征提取 model = Net() features = model(img_tensor) # 将特征图还原回原始图像大小 upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') upsampled_features = upsample(features) # 显示原始图像和还原后的特征图 img.show() tensor_to_image = transforms.ToPILImage() upsampled_image = tensor_to_image(upsampled_features.squeeze(0).detach().cpu()) upsampled_image.show()，上述代码出现问题：RuntimeError: shape '[-1, 400]' is invalid for input of size 44944

这个错误提示表明你的代码在某个地方使用了错误的形状(-1,400)，而实际上输入的大小为44944，不能匹配。具体来说，这可能是由于在模型的某个层中使用了错误的形状导致的。为了解决这个错误，你需要检查代码中所有与...

为基于cnn实现书法字体风格识别的python代码设计编写pyqt的gui界面，该程序包含以下几个模块（class MainWindow(QMainWindow)，def load_model(self)，def open_image(self)，def preprocess_images(self, image_paths)，def predict_images(self)，def display_images(self, image_paths)，def classify_image(self)）要求按一次“选择图片”按钮可以直接输入五张图片，并且按一次识别图片按钮之后一次性输出五个结果：class LeNet5(nn.Module): def init(self, num_class=10): super(LeNet5, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 5) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(28800, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, num_class) # 实现LeNet5模型的前向传播过程。输入通过卷积层、激活函数和池化层进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。 def forward(self, x): # x: torch.Size([32, 3, 150, 150]) x = self.conv1(x) # torch.Size([32, 8, 146, 146]) x = self.relu(x) x = self.pool1(x) # torch.Size([32, 8, 73, 73]) x = self.conv2(x) # torch.Size([32, 16, 69, 69]) x = self.relu(x) x = self.pool2(x) # torch.Size([32, 16, 34, 34]) x = self.conv3(x) # torch.Size([32, 32, 30, 30]) x = self.relu(x) x = x.flatten(start_dim=1) # torch.Size([32, 28800]) x = self.fc1(x) # torch.Size([32, 2024]) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) # torch.Size([32, 4]) return x

def __init__(self, num_class=10): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 8, 5) self.pool1 = nn.AvgPool2d((2, 2)) self.conv2 = nn.Conv2d(8, 16, 5) self.pool2 = nn.AvgPool2d((2, ...

#定义一个get_fea类函数，返回类变量x0 def get_fea_x0(self): return self.fea_x0 def get_fea_x1(self): return self.fea_x1 def get_fea_x2(self): return self.fea_x2 def get_fea_x3(self): return self.fea_x3 卷积神经网络已建立，利用上述代码，在此基础上修改出pytorch框架下调用指定层的tsne 中文回答 2023/5/26 11:07:08

class CNN(torch.nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1) self.conv3 = torch...
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torch_spline_conv-1.2.0-cp36-cp36m-macosx_10_9_x86_64whl.zip

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