模型大小raise到256*256的代码
时间: 2024-05-13 22:13:35 浏览: 48
把下面这段代码加入你的模型定义中即可将输入大小调整为256x256:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 64 * 64, 512)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = nn.functional.interpolate(x, size=(256, 256), mode='bilinear', align_corners=False)
x = self.conv1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.pool(x)
x = x.view(-1, 128 * 64 * 64)
x = self.fc1(x)
x = self.relu3(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
这里我们使用了`nn.functional.interpolate`函数将输入大小插值为256x256。在这个模型中,我们使用了两个卷积层和一个池化层来提取特征,然后使用两个全连接层来进行分类。注意,这里的线性层输入大小是`128 * 64 * 64`,因为我们的输入大小是64x64,经过一次池化后变成了32x32,经过第二次池化后变成了16x16。因此,我们使用了128个卷积核,每个卷积核输出一个16x16的特征图,所以线性层的输入大小为`128 * 16 * 16 = 32768`。
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