class Net(nn.Module): def __init__(self,): super().__init__() conv_dim=64 encoder_dim = [conv_dim] + [64, 128, 256, 512 ] self.encoder = resnet34d(pretrained=False,in_chans=CFG.one_depth) self.decoder = SmpUnetDecoder( encoder_channels=[0] + encoder_dim, decoder_channels=[256, 128, 64, 32, 16], n_blocks=5, use_batchnorm=True, center=False, attention_type=None, ) self.logit = nn.Conv2d(16,1,kernel_size=1) #-- pool attention weight self.weight = nn.ModuleList([ nn.Sequential( nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), ) for dim in encoder_dim ])
时间: 2023-06-18 07:07:25 浏览: 89
这是一个 PyTorch 中的神经网络模型类定义,包含了一个卷积编码器和一个 SmpUnet 解码器。其中,卷积编码器使用了 resnet34d 预训练模型,解码器的输入通道数为 [0] + encoder_dim,输出通道数为 [256, 128, 64, 32, 16],使用了 5 个块,每个块中都包含了一个卷积层和一个 ReLU 激活函数。最终输出的 logit 是一个 1x1 的卷积层,输出通道数为 1。此外,还定义了一个 ModuleList,其中包含了多个卷积层,用于计算权重。
相关问题
class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解
这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说,它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`,并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。
在 PyTorch 中,所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类,并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数,因此这个模型的结构是固定的,不能根据不同的输入数据进行调整。
下面是一个示例,展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100) # 全连接层,输入维度为 10,输出维度为 100
self.relu = nn.ReLU() # ReLU 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(100, 1) # 全连接层,输入维度为 100,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中,我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的,不需要手动指定。
`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中,我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量,表示模型的输入数据。在前向传播过程中,我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换,最终得到模型的输出结果。在这个例子中,我们的模型输出的是一个标量值。
class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
在这段代码中,定义了一个名为Tudui的类,它继承自nn.Module类。在类的构造函数中,调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。