self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1, groups=int(math.gcd(x, self.no * self.na))) for x in ch)是什么意思？

时间: 2024-05-23 15:13:21 浏览: 84
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pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

这段代码是定义了一个 `ModuleList` 对象 `self.m`，其中每个元素是一个 `Conv2d` 模块。这些模块的输入通道数是 `ch` 中的元素，输出通道数是 `self.no * self.na`，卷积核大小为 1x1。`groups` 参数指定了输入通道数和输出通道数的最大公约数作为分组数，这样可以加快运算速度并减少模型参数数量。总的来说，这段代码是用于构建一个卷积神经网络中的卷积层。
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=7, stride=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Flatten(), nn.Linear(5408, 10) ) def forward(self, x): return self.network(x) 在这个例子中，nn.Sequential包含了四个...

self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) 这段代码是什么意思？ 这段代码是一个模型的定义，它是一个卷积神经网络模型的一部分。具体来说，它定义了一个ModuleList，其中包含多个...

class Baseline(nn.Module): def __init__(self, img_channel=3, width=16, middle_blk_num=1, enc_blk_nums=[], dec_blk_nums=[], dw_expand=1, ffn_expand=2): super().__init__() self.intro = nn.Conv2d(in_channels=img_channel, out_channels=width, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.ending = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=img_channel, kernel_size=3, padding=1, stride=1, groups=1, bias=True) self.encoders = nn.ModuleList() self.decoders = nn.ModuleList() self.middle_blks = nn.ModuleList() self.ups = nn.ModuleList() self.downs = nn.ModuleList()代码中文含义

这段代码是一个名为 Baseline 的 PyTorch 模型的定义，它包含了一个卷积神经网络的编码器和解码器部分，用于图像...这些层被封装在 PyTorch 中的 nn.ModuleList 中，可以通过调用 forward 方法来执行模型的前向传播。

self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl #存储锚点信息 a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

这段代码是 Detect 模块的初始化方法...最后，通过 ModuleList 对象 m 存储了多个 nn.Conv2d 模块，每个模块的输入通道数为 ch，输出通道数为 no * na，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。

def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv

此外，该代码还会构造一个 ModuleList 对象 self.m，其中包含了多个 nn.Conv2d 模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。最终，该模块会输出一个包含目标检测信息的张量，用于后续的目标检测...

class DenseBlock(nn.Module): def __init__(self, c_in, c_out, bn, dense_size=8): super().__init__() conv_args = dict(kernel_size=3, padding=1, bias=not bn) self.dense_convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(c_in + i * dense_size, dense_size, **conv_args) for i in range(4) ]) self.final = nn.Conv2d(c_in + 4 * dense_size, c_out, **conv_args) if bn: self.bns = nn.ModuleList([ nn.BatchNorm2d(dense_size) for i in range(4) ]) self.bn_final = nn.BatchNorm2d(c_out) else: self.bns = nn.ModuleList([Identity() for i in range(4)]) self.bn_final = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): for conv, bn in zip(self.dense_convs, self.bns): x = torch.cat([x, self.relu(bn(conv(x)))], dim=1) x = self.relu(self.bn_final(self.final(x))) return x是什么意思

4. 创建了一个 nn.ModuleList 类型的 self.dense_convs，其中包含了 4 个卷积层。这些卷积层的输入通道数递增，分别为 c_in + i * dense_size，输出通道数为 dense_size。 5. 创建了一个最终输出的卷积层 ...

class Block(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, expansion, stride): super(Block, self).__init__() self.stride = stride planes = expansion * in_planes self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=planes, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride == 1 and in_planes != out_planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes) )

- self.conv1：一个1x1的卷积层，用于对输入进行通道数的转换，将输入通道数变为扩展倍数乘以输入通道数。 - self.bn1：对conv1的输出进行批归一化操作。 - self.conv2：一个3x3的卷积层，用于在空间上对特征进行...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build export = False # onnx export #初始化模型的各个属性，并构建模型的卷积层 def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer super(Detect, self).__init__() self.nc = nc # 标签的数量 self.no = nc + 5 # 计算输出层的节点数 self.nl = len(anchors) #检测层数 self.na = len(anchors[0]) // 2 #每个检测层的锚点数量 self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)

此外，该代码还会构造一个 ModuleList 对象 self.m，其中包含了多个 nn.Conv2d 模块，用于对输入特征图进行卷积操作，提取目标检测信息。最终，该模块会输出一个包含目标检测信息的张量，用于后续的目标检测...

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

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_...

class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, rate=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=rate, dilation=rate, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample self.stride = stride解释

第一个卷积层使用 1x1 的卷积核将输入通道数 inplanes 转换为 planes，第二个卷积层使用 3x3 的卷积核进行卷积操作，并且可能会进行下采样操作，stride 控制下采样的步长，padding 和 dilation 分别控制了卷积核在...

def init(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, groups=1, width_per_group=64): super(Bottleneck, self).init() width = int(out_channel * (width_per_group / 64.)) * groups self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=width, groups=groups, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(width) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=out_channelself.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # unsqueeze channels self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channelself.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample

该模块的输出通道数是 out_channel*self.expansion，其中 self.expansion 是一个常量，用于保持输入和输出通道数的一致性。需要注意的是，该段代码的 init 函数应该是 __init__ 函数的拼写错误，应该修改为 __init__...

修改以下算子定义函数，提高图像分类的准确率： def __init__(self, num_class=10, num_channel=3): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(num_channel, 32, 3, pad_mode='valid', weight_init=Normal(0.03)) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, pad_mode='valid', weight_init=Normal(0.03)) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, pad_mode='valid', weight_init=Normal(0.03)) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128) self.fc1 = nn.Dense(128 * 2 * 2, 256, weight_init=Normal(0.03)) self.fc2 = nn.Dense(256, 128, weight_init=Normal(0.03)) self.fc3 = nn.Dense(128,num_class, weight_init=Normal(0.03)) self.relu = nn.ReLU() self.max_pool2d = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.flatten = nn.Flatten() self.num_class = num_class

1. 使用更大的卷积核：将卷积核大小从3增加到5或7，可以提供更大的感受野，有利于提取图像中更复杂的特征。 2. 增加卷积层和全连接层的数量：可以增加模型的容量，使其更能够适应更复杂的图像分类任务。 3. 使用更...

def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.relu1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 128) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 2)讲一下这段代码

首先定义了一个卷积层(conv1)，输入通道数为3，输出通道数为16，卷积核大小为3x3，步长为1，padding为1。接着定义了一个批归一化层(bn1)，用于规范化卷积层的输出。然后是一个ReLU激活函数(relu1)，用于增加网络的非...

请把下列神经网络改得更深一点，需要有20层网络，目的是图像内容识别，原代码如下： def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) #x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) return x

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) ...

类似如下代码结构的神经网络模型有哪些？ def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))) x = self.pool(F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))) x = self.pool(F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))) x = x.view(-1, 256 * 4 * 4) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x

这个代码结构是一个卷积神经网络模型，常用于计算机视觉任务。类似结构的神经网络模型有很多种，例如VGG、ResNet、Inception等。它们的主要区别在于网络深度、卷积模块的设计方式和连接方式等。...

init（self）： super（LeNet， self）.init（） self.conv1 = nn.Conv2d（1， 6， 5） self.pool1 = nn.MaxPool2d（2， 2） self.conv2 = nn.Conv2d（6， 16， 5） self.pool2 = nn.MaxPool2d（2， 2） self.fc1 = nn.linear（16 * 4 * 4， 120） self.fc2 = nn.linear（120， 84） self.fc3 = nn.Linear（84， 10）init（self） 部分定义了什么

- nn.Conv2d表示一个二维卷积层，输入通道为1，输出通道为6，卷积核大小为5x5，即self.conv1; - nn.MaxPool2d表示一个二维最大池化层，池化核大小为2x2，即self.pool1; - self.conv2定义了第二个二维卷积层，输入...

class SE_Block(nn.Module): # Squeeze-and-Excitation block def __init__(self, in_planes): super(SE_Block, self).__init__() self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, kernel_size=1) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, kernel_size=1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = self.avgpool(x) x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.conv2(x) out = self.sigmoid(x) return out 将以上代码改成keras格式

self.conv1 = Conv2D(in_planes // 16, kernel_size=1) self.relu = ReLU() self.conv2 = Conv2D(in_planes, kernel_size=1) self.sigmoid = Activation('sigmoid') def call(self, x): x = self.avgpool(x) ...

expansion = 1 def __init__(self, in_planes, planes, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes) self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_planes != self.expansion * planes: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, self.expansion * planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * planes) ) def forward(self, x): out = nn.ReLU()(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = nn.ReLU()(out) return out其中的expansion是什么意思

在代码中的这段逻辑中，如果 stride 不等于 1 或者输入通道数 in_planes 不等于 self.expansion * planes，则会创建一个包含一个 1x1 卷积层和一个批归一化层的 shortcut 模块，用于将输入通道数进行扩展。...

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资源摘要信息:"在Go语言（又称Golang）中，控制台的输入输出是进行基础交互的重要组成部分。Go语言提供了一组丰富的库函数，特别是`fmt`包，来处理控制台的输入输出操作。`fmt`包中的函数能够实现格式化的输入和输出，使得程序员可以轻松地在控制台显示文本信息或者读取用户的输入。" 1. fmt包的使用 Go语言标准库中的`fmt`包提供了许多打印和解析数据的函数。这些函数可以让我们在控制台上输出信息，或者从控制台读取用户的输入。 - 输出信息到控制台 - Print、Println和Printf是基本的输出函数。Print和Println函数可以输出任意类型的数据，而Printf可以进行格式化输出。 - Sprintf函数可以将格式化的字符串保存到变量中，而不是直接输出。 - Fprint系列函数可以将输出写入到`io.Writer`接口类型的变量中，例如文件。 - 从控制台读取信息 - Scan、Scanln和Scanf函数可以读取用户输入的数据。 - Sscan、Sscanln和Sscanf函数则可以从字符串中读取数据。 - Fscan系列函数与上面相对应，但它们是将输入读取到实现了`io.Reader`接口的变量中。 2. 输入输出的格式化 Go语言的格式化输入输出功能非常强大，它提供了类似于C语言的`printf`和`scanf`的格式化字符串。 - Print函数使用格式化占位符 - `%v`表示使用默认格式输出值。 - `%+v`会包含结构体的字段名。 - `%#v`会输出Go语法表示的值。 - `%T`会输出值的数据类型。 - `%t`用于布尔类型。 - `%d`用于十进制整数。 - `%b`用于二进制整数。 - `%c`用于字符（rune）。 - `%x`用于十六进制整数。 - `%f`用于浮点数。 - `%s`用于字符串。 - `%q`用于带双引号的字符串。 - `%%`用于百分号本身。 3. 示例代码分析 在文件main.go中，可能会包含如下代码段，用于演示如何在Go语言中使用fmt包进行基本的输入输出操作。 ```go package main import "fmt" func main() { var name string fmt.Print("请输入您的名字: ") fmt.Scanln(&name) // 读取一行输入并存储到name变量中 fmt.Printf("你好, %s!\n", name) // 使用格式化字符串输出信息 } ``` 以上代码首先通过`fmt.Print`函数提示用户输入名字，并等待用户从控制台输入信息。然后`fmt.Scanln`函数读取用户输入的一行信息（包括空格），并将其存储在变量`name`中。最后，`fmt.Printf`函数使用格式化字符串输出用户的名字。 4. 代码注释和文档编写 在README.txt文件中，开发者可能会提供关于如何使用main.go代码的说明，这可能包括代码的功能描述、运行方法、依赖关系以及如何处理常见的输入输出场景。这有助于其他开发者理解代码的用途和操作方式。 总之，Go语言为控制台输入输出提供了强大的标准库支持，使得开发者能够方便地处理各种输入输出需求。通过灵活运用fmt包中的各种函数，可以轻松实现程序与用户的交互功能。
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