写一个卷积类里面含有两个同时进行的卷积
时间: 2024-03-30 07:14:55 浏览: 17
以下是一个简单的卷积类,其中包含两个同时进行的卷积:
```python
import torch.nn as nn
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(DoubleConv, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv3 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x):
x1 = self.conv1(x)
x1 = self.bn1(x1)
x1 = self.relu1(x1)
x1 = self.conv2(x1)
x1 = self.bn2(x1)
x1 = self.relu2(x1)
x2 = self.conv3(x)
x2 = self.bn3(x2)
x2 = self.relu3(x2)
return x1 + x2
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为 DoubleConv 的类,它包含两个同时进行的卷积。其中,第一个卷积包括两个 3x3 的卷积层(分别是 self.conv1 和 self.conv2),而第二个卷积只包括一个 3x3 的卷积层(self.conv3)。两个卷积的输出分别是 x1 和 x2,最后将它们相加并返回。注意,这里还使用了 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。