self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 4 * 4, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) )
时间: 2024-06-07 10:06:14 浏览: 16
这段代码定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络模型。输入数据的形状是(批量大小, 64, 4, 4),经过Flatten操作后变成(批量大小, 64 * 4 * 4),然后通过一个512个隐藏神经元的全连接层,再经过一个ReLU激活函数,最后输出10个类别的概率分布。这个模型可以用于图像分类任务,其中输入数据是一个4通道、4*4像素的图像。
相关问题
self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=196, out_features=84), nn.ReLU(), ) # 补充第三个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=84, out_features=n_classes), nn.ReLU(), )有什么错误吗
这段代码有一个错误,就是最后一个全连接层的定义重复了,应该将其改为`self.fc3`,而不是`self.fc2`。正确的代码如下:
```
self.fc1 = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196),
nn.ReLU(),
)
# 补充第二个全连接层...
self.fc2 = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=196, out_features=84),
nn.ReLU(),
)
# 补充第三个全连接层...
self.fc3 = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=84, out_features=n_classes),
nn.ReLU(),
)
```
其中,`n_classes`表示分类的类别数。在最后一个全连接层中,一般不使用激活函数,因为输出结果需要经过softmax进行归一化处理。因此,可以将nn.ReLU()改为nn.Identity(),即不使用任何激活函数。
self.fc1 = nn.Sequential(什么意思
self.fc1 = nn.Sequential() 是一个 PyTorch 中的语句,用于定义一个包含多个层的神经网络模型的第一层。
nn.Sequential() 是一个顺序容器,可以按照顺序将多个层组合在一起。在这个例子中,self.fc1 是一个包含多个层的神经网络模型的第一层,通过 nn.Sequential() 来定义。
具体的层可以通过 nn.Module 的子类来定义,例如 nn.Linear() 是一个线性层,可以实现线性变换。你可以在 nn.Sequential() 中添加多个层,按照顺序组合它们。
举个例子,如果你想定义一个包含一个线性层和一个激活函数的神经网络模型的第一层,可以这样写:
self.fc1 = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, hidden_size),
nn.ReLU()
)
其中,input_size 是输入的特征维度,hidden_size 是隐藏层的大小,nn.Linear() 是线性层,nn.ReLU() 是激活函数。这样定义后,self.fc1 就包含了一个线性层和一个激活函数的组合。
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