深度学习框架是pytorch,需要实现两种数据的输入
时间: 2024-03-21 14:41:55 浏览: 14
好的,下面是一个简单的示例代码,实现了两种不同类型的数据输入。其中,假设第一种数据的输入形状为`(batch_size, input_size1)`,第二种数据的输入形状为`(batch_size, sequence_length, input_size2)`。
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义第一种数据输入的模型
class Model1(nn.Module):
def __init__(self, input_size1, hidden_size, output_size):
super(Model1, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size1, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义第二种数据输入的模型
class Model2(nn.Module):
def __init__(self, input_size2, hidden_size, output_size):
super(Model2, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size2, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x, _ = self.lstm(x)
x = x[:, -1, :] # 取最后一个时间步的输出
x = self.fc(x)
return x
# 定义整个模型,包括两个子模型和一个分类层
class MultiModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size1, input_size2, hidden_size, output_size):
super(MultiModel, self).__init__()
self.model1 = Model1(input_size1, hidden_size, output_size)
self.model2 = Model2(input_size2, hidden_size, output_size)
self.classifier = nn.Linear(output_size*2, output_size) # 两个子模型的输出拼接在一起后再进行分类
def forward(self, x1, x2):
out1 = self.model1(x1)
out2 = self.model2(x2)
out = torch.cat([out1, out2], dim=1)
out = self.classifier(out)
return out
```
在这个示例代码中,我们定义了两个子模型:`Model1` 和 `Model2`,分别用于处理两种不同类型的数据输入。然后,我们定义了一个整体的模型 `MultiModel`,它由两个子模型和一个分类层组成。在 `MultiModel` 的 `forward` 函数中,我们将两个子模型的输出进行拼接,并通过分类层进行分类。这样,我们就可以实现多种不同类型数据的输入了。