你能给我解释一下这段代码嘛:import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as Fclass MyCNN(nn.Module): def init(self): super(MyCNN, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 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, 32 * 7 * 7) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x
时间: 2023-03-07 18:17:42 浏览: 172
这段代码实现的是一个卷积神经网络,它使用了两个卷积层,两个线性层和一个MaxPool层。首先,第一个卷积层使用1个输入通道,16个输出通道,卷积核大小为3x3,并且使用padding=1,这样就可以保持输入输出的大小相同。然后使用MaxPool层来减少输入的大小,使用2x2的滤波器,步长为2。接着用第二个卷积层,它使用16个输入通道,32个输出通道,卷积核大小为3x3,并且使用padding=1。最后,连接两个线性层,输出大小为10,这就是最终的卷积神经网络。
相关问题
import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torch.utils. data import DataI oader 补全代码
下面是一个基本的 PyTorch MNIST 数据集训练代码示例,包括数据加载、模型定义、优化器和损失函数的定义以及训练过程。
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
# 定义模型
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)
net = Net()
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
def train(epoch):
net.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = net(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 10 == 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()))
def test():
net.eval()
test_loss = 0
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = net(data)
test_loss += criterion(output, target)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
test_loss /= len(test_loader.dataset)
print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
100. * correct / len(test_loader.dataset)))
for epoch in range(1, 5):
train(epoch)
test()
```
这是一个简单的卷积神经网络模型,用于对 MNIST 手写数字进行分类。训练过程中使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。
AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'mish'
引用中的错误`AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'SiLU'`是因为torch.nn模块没有SiLU这个属性。该错误可以通过以下几种方法解决:
1. 检查PyTorch版本:确保你正在使用的PyTorch版本支持SiLU激活函数。SiLU是在PyTorch 1.7.0版本中引入的,如果你的版本低于这个版本,你需要升级PyTorch到最新版本。
2. 更新torch.nn模块:有时候可能是因为你的torch.nn模块没有正确安装或更新导致没有SiLU属性。你可以尝试重新安装或更新torch.nn模块,确保你使用的是最新版本。
引用中的错误`AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'LocalResponseNorm'`也是类似的问题。这个错误是因为torch.nn模块没有LocalResponseNorm这个属性。解决方法和上面提到的解决方法相同。
引用中的错误`AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'relu'`则是因为使用了错误的模块。正确的模块是torch.nn.functional而不是torch.nn。你应该使用`import torch.nn.functional as F`来导入torch.nn.functional模块,然后使用`F.relu`来调用relu函数。
对于问题中提到的`AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'mish'`错误,这是因为torch.nn.functional模块没有mish这个属性。mish激活函数并不是torch.nn.functional模块的一部分。如果你想使用mish激活函数,你可以自定义一个mish函数,或者查找第三方库或开源实现来使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘SiLU‘问题的解决办法](https://blog.csdn.net/ggggod_lei/article/details/128266993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Pytorch学习遇到的问题](https://blog.csdn.net/App__ppA/article/details/125823126)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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