self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)都是什么意思
时间: 2024-04-27 17:25:43 浏览: 20
这是 PyTorch 中的代码段,用于构建一个包含卷积层、池化层和全连接层的卷积神经网络。具体来说:
- `nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)` 表示创建一个卷积层,该层将输入的图像数据进行卷积操作,并将其从 3 个输入通道转换为 64 个输出通道。其中 `in_channels` 表示输入图像的通道数,这里是 3;`out_channels` 表示输出特征图的通道数,这里是 64;`kernel_size` 表示卷积核的大小,这里是 3\*3;`stride` 表示卷积核的步幅,这里是 1。
- `nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)` 表示创建一个池化层,该层将输入的特征图进行池化操作,从而将其分辨率降低一半。其中 `kernel_size` 表示池化核的大小,这里是 2\*2;`stride` 表示池化操作的步幅,这里是 2。
- `nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)` 表示创建一个全连接层,该层将输入特征向量的维度从 50\*25\*25 降至 25。其中 `in_features` 表示输入特征向量的维度,即上一层的输出大小,这里是 50\*25\*25;`out_features` 表示输出特征向量的维度,即该层的隐藏单元数目,这里是 25。
这段代码的作用是将输入的图像数据进行卷积操作和池化操作,从而提取其特征表示,然后将其输入到全连接层中,最终用于图像分类任务。
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def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetBasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) ———————————————— 逐行解读
这段代码是 `RestNetBasicBlock` 类的构造函数 `__init__`。下面逐行解读这段代码的作用:
1. `super(RestNetBasicBlock, self).__init__()`:调用父类 `nn.Module` 的构造函数,确保该类继承自 `nn.Module` 并正确初始化。
2. `self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)`:定义一个卷积层 `conv1`,输入通道数为 `in_channels`,输出通道数为 `out_channels`,卷积核大小为 3x3,步幅为 `stride`,填充为 1。
3. `self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)`:定义一个批归一化层 `bn1`,输入通道数为 `out_channels`,用于对 `conv1` 的输出进行批归一化。
4. `self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)`:定义第二个卷积层 `conv2`,输入通道数为 `out_channels`,输出通道数为 `out_channels`(与前一层的输出通道数相同),卷积核大小为 3x3,步幅为 `stride`,填充为 1。
5. `self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)`:定义第二个批归一化层 `bn2`,输入通道数为 `out_channels`,用于对 `conv2` 的输出进行批归一化。
这段代码的作用是创建了两个卷积层和两个批归一化层,并将它们作为类的属性保存起来,用于之后的前向传播过程。
解释这段代码 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)
这段代码是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。下面是每一行代码的解释:
- `def __init__(self):`:定义了一个类的构造函数。
- `super(MyCNN,self).__init__()`:调用父类的构造函数,继承父类的属性和方法。
- `self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)`:定义了一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,卷积核的步长为1。注释中的“output size=222”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为222x222。
- `self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了一个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=111”表示经过该池化层后输出的特征图大小为111x111。这里池化层使用的是最大池化。
- `self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1)`:定义了第二个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为4x4,卷积核的步长为1。注释中的“output size=108”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为108x108。
- `self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第二个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=54”表示经过该池化层后输出的特征图大小为54x54。
- `self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5)`:定义了第三个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为50,卷积核大小为5x5,卷积核的步长为1。注释中的“output size=50”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为50x50。
- `self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第三个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=25”表示经过该池化层后输出的特征图大小为25x25。
- `self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)`:定义了一个全连接层,输入特征数为50x25x25,输出特征数为25。