def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)
时间: 2024-04-27 21:24:43 浏览: 10
这是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。在构造函数中定义了卷积层、池化层和全连接层。其中,conv0、pool0、conv1、pool1、conv2、pool2是卷积层和池化层的实例化对象,分别表示三个卷积层和三个池化层,用于提取输入图像的特征。fc1是全连接层的实例化对象,用于将卷积层提取的特征映射到输出类别上。其中,in_features表示输入特征数,out_features表示输出特征数。
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class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码
这段代码是定义了一个名为ACmix的类,继承自PyTorch中的nn.Module。它包含了一些卷积、全连接、非线性激活函数等层,用于实现图像处理任务中的注意力机制和特征融合。
具体来说,逐行解释代码如下:
```
class ACmix(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1):
super(ACmix, self).__init__()
```
定义ACmix类,其中包含了初始化函数__init__()。其中in_planes表示输入特征图的通道数,out_planes表示输出特征图的通道数,kernel_att表示注意力机制的卷积核大小,head表示注意力机制的头数,kernel_conv表示特征融合的卷积核大小,stride表示卷积的步长,dilation表示卷积的膨胀率。
```
self.in_planes = in_planes
self.out_planes = out_planes
self.head = head
self.kernel_att = kernel_att
self.kernel_conv = kernel_conv
self.stride = stride
self.dilation = dilation
self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1))
self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1))
self.head_dim = self.out_planes // self.head
```
将输入的参数保存到类的成员变量中,其中rate1和rate2是需要学习的参数,用于调整注意力机制中的权重。
```
self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1)
```
定义三个卷积层,其中conv1和conv2用于计算注意力机制,conv3用于特征融合。
```
self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1)
```
定义一个卷积层,用于将注意力机制中的特征图转换为头数的通道数。
```
self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2
self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att)
self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride)
self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1)
```
定义一些辅助层,其中padding_att表示注意力机制的填充大小,pad_att表示进行反射填充的层,unfold表示对特征图进行展开的层,softmax表示对展开后的特征图进行softmax操作的层。
```
self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False)
self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes,
kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1,
stride=stride)
```
定义特征融合的卷积层和深度可分离卷积层,其中fc层用于将展开后的特征图进行特征融合,dep_conv层用于将融合后的特征图进行输出。
```
self.reset_parameters()
```
初始化模型参数。
def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv1 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.pooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.Fc = torch.nn.Linear(320, 10)有什么错误码
这段代码存在一个错误:第二个卷积层的定义应该是`self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)`而不是`self.conv1 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)`,因为第一个卷积层已经使用了`self.conv1`的名称。这会导致第二个卷积层覆盖掉第一个卷积层的定义,导致模型结构发生错误。正确的代码如下:
```
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5)
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)
self.pooling = torch.nn.MaxPool2d(2)
self.Fc = torch.nn.Linear(320, 10)
```