# Load the neural network cnn = models.vgg19(pretrained=True).features # move it to the GPU if possible: if use_cuda: cnn = cnn.cuda() # desired depth layers to compute style/content losses : content_layers_default = ['conv_4'] style_layers_default = ['conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5']
时间: 2024-01-24 21:18:04 浏览: 25
这段代码使用 PyTorch 中预训练的 VGG19 网络作为特征提取器,并将其移动到 GPU 上进行加速运算(如果可行的话)。其中,content_layers_default 和 style_layers_default 是指定了计算内容损失和风格损失所使用的网络层。在这里,内容损失默认使用第 4 个卷积层(conv_4),而风格损失则使用了前 5 个卷积层(conv_1 到 conv_5)。
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self.vgg = models.vgg19_bn(pretrained=True)
This line of code initializes a VGG19 model with batch normalization layers and loads pre-trained weights from the ImageNet dataset. The `models` module is from the PyTorch library, which contains pre-trained models for various tasks. The VGG19 model is a deep convolutional neural network architecture that is commonly used for image classification tasks. The 'bn' suffix indicates that batch normalization layers have been added to the original VGG19 architecture. The `pretrained=True` argument loads the pre-trained weights for the VGG19 model, which have been trained on the large-scale ImageNet dataset.
class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),
您好!对于这段代码,它定义了一个名为 NeuralNetwork 的类,该类是 nn.Module 的子类。在 __init__ 方法中,它初始化了类中的两个属性:flatten 和 linear_relu_stack。
flatten 是一个 nn.Flatten 实例,用于将输入的二维图像数据展平为一维向量。linear_relu_stack 是一个 nn.Sequential 实例,它包含了一系列的线性层和激活函数。
具体来说,在 linear_relu_stack 中,有一个线性层 nn.Linear,该层将输入的特征数从 28 * 28(输入图像的大小)映射到 512。这个线性层会将输入的每个像素都连接到输出中的每个神经元,并且每个连接都有一个可学习的权重。
此外,还可以在 linear_relu_stack 中添加其他的线性层和激活函数来构建更复杂的神经网络结构。
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