这段代码class GroupNorm32(nn.GroupNorm): def forward(self, x): return super().forward(x.float()).type(x.dtype)返回了什么
时间: 2023-04-03 19:02:36 浏览: 48
这段代码返回了一个经过 GroupNorm32 处理后的张量。具体的处理方式是将输入张量 x 转换为 float 类型,然后调用父类 nn.GroupNorm 的 forward 方法进行处理,最后将处理结果转换为输入张量 x 的数据类型。
相关问题
详细解释一下这段代码class GroupNorm32(nn.GroupNorm): def forward(self, x): return super().forward(x.float()).type(x.dtype)
这段代码是定义了一个继承自 nn.GroupNorm 的新类 GroupNorm32,它的 forward 方法将输入 x 转换为 float 类型,然后调用父类 nn.GroupNorm 的 forward 方法进行计算,最后将结果转换为输入 x 的数据类型并返回。GroupNorm32 是一种基于分组的归一化方法,它可以用于深度学习中的卷积神经网络等模型中,有助于提高模型的训练效果和泛化能力。
补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() return x
class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1)
self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120)
self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120, out_features=84)
self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = paddle.nn.functional.relu(x)
x = self.max_pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = paddle.nn.functional.relu(x)
x = self.max_pool2(x)
x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
x = self.fc1(x)
x = paddle.nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = paddle.nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
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