nn.Sequential(nn.Conv2d(int(in_channels), int(n_filters), kernel_size=k_size, padding=padding, stride=stride, bias=bias)什么意思
时间: 2024-04-10 19:31:12 浏览: 98
对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解
这段代码定义了一个包含单个卷积层的序列模型,使用`nn.Sequential`来构建模型。
`nn.Sequential`是PyTorch中的一个模型容器,允许我们按照顺序将多个层组合在一起构成一个神经网络模型。
在这段代码中,`nn.Sequential`接受一个包含单个卷积层的参数列表。具体来说,传递给`nn.Sequential`的参数是一个`nn.Conv2d`对象,其中包含了卷积层的配置信息。
`nn.Conv2d`是PyTorch中的一个二维卷积层类。它接受一些参数来定义卷积层的行为,包括:
- `in_channels`:输入特征图的通道数。
- `n_filters`:卷积核的数量,也是输出特征图的通道数。
- `kernel_size`:卷积核的大小,可以是一个整数或者一个元组。
- `padding`:填充大小,控制在进行卷积操作时在输入特征图的边界周围添加多少行和列的填充。
- `stride`:步幅大小,控制卷积操作的滑动步长。
- `bias`:是否使用偏置项。
这段代码的作用是创建一个包含单个卷积层的模型,并将其作为一个序列模型使用。在模型中,输入特征图经过卷积操作后生成输出特征图,完成特征提取的过程。
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