nn.convtraspose2d
时间: 2023-10-26 10:42:03 浏览: 11
nn.convtranspose2d 是 PyTorch 中的一个转置卷积层,通常也称为反卷积层。它在卷积神经网络中被用来对特征图进行上采样,从而对图像的大小产生影响。转置卷积的运算与普通卷积的运算相似,但其对输入数据的影响方向与普通卷积的影响方向正好相反。因此,转置卷积层通常与普通卷积层配合使用,以实现特征提取和上采样等任务。
相关问题
将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的修补模式的预训练模型键值的结构:class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x
可以将生成器改为以下结构,使其可以匹配edge-connect中的修补模式的预训练模型键值的结构:
```
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(512),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Conv2d(512, 4000, 1),
nn.BatchNorm2d(4000),
nn.LeakyReLU(0.2)
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
nn.BatchNorm2d(512),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1),
nn.Tanh()
)
self.edge_connect_keys = nn.ModuleList([nn.Linear(4000, 4000) for _ in range(4)])
self.edge_connect_values = nn.ModuleList([nn.Linear(4000, 4000) for _ in range(4)])
def forward(self, x, mask=None):
x = self.encoder(x)
if mask is not None:
for i in range(4):
x = self.edge_connect_keys[i](x[mask == i])
x = x[mask == i]
x = self.edge_connect_values[i](x)
x = x.view(x.size(0), -1, 1, 1)
x = self.decoder(x)
return x
```
其中,增加了 `edge_connect_keys` 和 `edge_connect_values` 两个模块列表,用于存储4个方向的修补模式的预训练模型键值。在 `forward` 方法中,如果有 mask,就根据 mask 的值将 x 分别传入 edge_connect_keys 和 edge_connect_values 中进行处理,并将结果合并。最后再将结果传入 decoder 中进行解码。
nn.Conv2d与nn.functional.Conv2d有啥区别
nn.Conv2d和nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的两种方式,它们之间有以下区别:
1. 类与函数:nn.Conv2d是一个类,需要实例化为对象后才能使用,而nn.functional.conv2d是一个函数,可以直接调用。
2. 继承关系:nn.Conv2d是nn.Module类的子类,因此它可以被用作神经网络模型的一部分,并且可以在模型的forward方法中被调用。而nn.functional.conv2d不是nn.Module的子类,它是一个纯函数,只能在模型的forward方法中被调用。
3. 参数传递:nn.Conv2d的参数需要在实例化时进行传递,包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小等。而nn.functional.conv2d的参数需要在每次调用时传递,包括输入张量、卷积核、步长、填充等。
4. 内部实现:nn.Conv2d使用了可学习的参数,包括卷积核权重和偏置项,这些参数会在训练过程中进行更新。而nn.functional.conv2d没有可学习的参数,它只是对输入张量进行卷积操作。
下面是一个示例代码,展示了如何使用nn.Conv2d和nn.functional.conv2d进行二维卷积操作:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 使用nn.Conv2d进行卷积操作
conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
input1 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output1 = conv1(input1)
# 使用nn.functional.conv2d进行卷积操作
input2 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
kernel = torch.randn(64, 3, 3, 3)
output2 = F.conv2d(input2, kernel, stride=1, padding=1)
print(output1.shape)
print(output2.shape)
```
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