kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - 1) * stride_size TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'int'

时间: 2024-09-14 12:07:26 浏览: 36
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Residual-Networks.zip_-baijiahao_47W_python residual_python残差网络

这个错误信息表示你在尝试对一个元组（tuple）和一个整数（int）做减法操作，但是Python在这种情况下不允许。`kernel_size`, `x.shape[-2:]` 返回的是一个形状为 tuple 的二维数组尺寸，而 `(output_size - 1) * stride_size` 是一个 int 类型的值。 通常在处理卷积神经网络（CNN）中的卷积层时，`kernel_size`、`stride_size` 和输出大小 (`output_size`) 都是与图像维度相关的数值。当你计算 `kernel_size` 时，如果需要从输入尺寸减去某种偏移量，应该确保所有的运算都在适合的数据类型上进行。例如，你可以先将 `output_size` 和 `stride_size` 转换为 tuple，然后再进行减法： ```python # 先将 output_size 和 stride_size 转换成 tuple output_size_tuple = (output_size, output_size) stride_size_tuple = (stride_size, stride_size) # 然后再做减法 kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - stride_size_tuple * (output_size - 1) # 如果你需要的话，可以检查数据类型和是否支持运算 if isinstance(kernel_size, tuple): if all(isinstance(dim, int) for dim in kernel_size): pass # 可以继续操作 else: raise TypeError("Unsupported operation with different data types.") ```
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spline_conv = torch_spline_conv.Conv2d(64, 128, kernel_size=3) # 在模型中使用这个卷积层 class MyModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.spline_layer = ...

kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - [1,1]) * stride_size TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'list'

kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - tuple((output_size[0]-1) * stride_size[0], (output_size[1]-1) * stride_size[1]) # 或者如果output_size已经是元组，就保持不变 kernel_size = np.array(x.shape[-2:])...

kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) - (output_size - 1) * stride_size怎么判断那些是int

kernel_size = np.array(x.shape[-2:]) if isinstance(kernel_size, int): # kernel_size 是一个整数 elif isinstance(kernel_size, (list, tuple)) and all(isinstance(dim, int) for dim in kernel_size): # ...

def init(self, dim, num_heads, kernel_size=3, padding=1, stride=1, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().init() head_dim = dim // num_heads self.num_heads = num_heads self.kernel_size = kernel_size self.padding = padding self.stride = stride self.scale = qk_scale or head_dim**-0.5 self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.attn = nn.Linear(dim, kernel_size**4 * num_heads) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=kernel_size, padding=padding, stride=stride) self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride, ceil_mode=True) def forward(self, x): B, H, W, C = x.shape v = self.v(x).permute(0, 3, 1, 2) h, w = math.ceil(H / self.stride), math.ceil(W / self.stride) v = self.unfold(v).reshape(B, self.num_heads, C // self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, h * w).permute(0, 1, 4, 3, 2) # B,H,N,kxk,C/H attn = self.pool(x.permute(0, 3, 1, 2)).permute(0, 2, 3, 1) attn = self.attn(attn).reshape( B, h * w, self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, self.kernel_size * self.kernel_size).permute(0, 2, 1, 3, 4) # B,H,N,kxk,kxk attn = attn * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).permute(0, 1, 4, 3, 2).reshape( B, C * self.kernel_size * self.kernel_size, h * w) x = F.fold(x, output_size=(H, W), kernel_size=self.kernel_size, padding=self.padding, stride=self.stride) x = self.proj(x.permute(0, 2, 3, 1)) x = self.proj_drop(x) return x

其中，dim表示输入特征的维度，num_heads表示头的数量，kernel_size表示卷积核的大小，padding表示填充的大小，stride表示步长，qkv_bias表示是否使用偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力机制的dropout...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=32, stride=8, padding=12) self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.BN = nn.BatchNorm1d(num_features=64) self.conv3_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool3_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.pool5_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=8, stride=1) self.fc = nn.Linear(in_features=256 * 3, out_features=4) ##这里的256*3是计算出来的 self.softmax = nn.Softmax()，解释各部分的作用和参数选择

在初始化函数中，它定义了多个一维卷积层(nn.Conv1d)、最大池化层(nn.MaxPool1d)、BN层(nn.BatchNorm1d)和全连接层(nn.Linear)。这些层用于构建神经网络模型。其中，卷积层、池化层和BN层用于特征提取，全连接层用于...

class ACmix(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_att=7, head=4, kernel_conv=3, stride=1, dilation=1): super(ACmix, self).__init__() self.in_planes = in_planes self.out_planes = out_planes self.head = head self.kernel_att = kernel_att self.kernel_conv = kernel_conv self.stride = stride self.dilation = dilation self.rate1 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.rate2 = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1)) self.head_dim = self.out_planes // self.head self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1) self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 self.pad_att = torch.nn.ReflectionPad2d(self.padding_att) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=self.kernel_att, padding=0, stride=self.stride) self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=1) self.fc = nn.Conv2d(3 * self.head, self.kernel_conv * self.kernel_conv, kernel_size=1, bias=False) self.dep_conv = nn.Conv2d(self.kernel_conv * self.kernel_conv * self.head_dim, out_planes, kernel_size=self.kernel_conv, bias=True, groups=self.head_dim, padding=1, stride=stride) self.reset_parameters()逐行解释代码

self.conv_p = nn.Conv2d(2, self.head_dim, kernel_size=1) 定义一个卷积层，用于将注意力机制中的特征图转换为头数的通道数。 self.padding_att = (self.dilation * (self.kernel_att - 1) + 1) // 2 ...

描述这段代码 class VGGTest(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True, numClasses=10): super(VGGTest, self).__init__() # conv1 1/2 self.conv1_1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1_2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.relu1_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv2 1/4 self.conv2_1 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2_2 = nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.relu2_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv3 1/8 self.conv3_1 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_2 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv3_3 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.relu3_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv4 1/16 self.conv4_1 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv4_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu4_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # conv5 1/32 self.conv5_1 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_1 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_2 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_2 = nn.ReLU(inplace=True) self.conv5_3 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1) self.relu5_3 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool5 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

这段代码定义了一个名为VGGTest的神经网络模型，该模型使用了VGG网络的结构。它包含了5个卷积层和5个最大池化层，每个卷积层后面都跟着... 每个最大池化层的kernel_size为2，stride为2，表示将输入图像的大小缩小一半。

self.conv7_1 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_2 = nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2) self.conv7_3 = nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=7, stride=1, padding=3) self.pool7_3 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)的意思

这段代码是一个神经网络中的卷积层和最大池化层的定义，其中in_channels、out_channels、kernel_size、stride和padding分别表示输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长和填充大小。这段代码是一种对音频数据进行...

class BayarConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, padding=0): self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.kernel_size = kernel_size self.stride = stride self.padding = padding self.minus1 = (torch.ones(self.in_channels, self.out_channels, 1) * -1.000) super(BayarConv2d, self).__init__() # only (kernel_size ** 2 - 1) trainable params as the center element is always -1 self.kernel = nn.Parameter(torch.rand(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size ** 2 - 1), requires_grad=True) def bayarConstraint(self): self.kernel.data = self.kernel.permute(2, 0, 1) self.kernel.data = torch.div(self.kernel.data, self.kernel.data.sum(0)) self.kernel.data = self.kernel.permute(1, 2, 0) ctr = self.kernel_size ** 2 // 2 real_kernel = torch.cat((self.kernel[:, :, :ctr], self.minus1.to(self.kernel.device), self.kernel[:, :, ctr:]), dim=2) real_kernel = real_kernel.reshape((self.out_channels, self.in_channels, self.kernel_size, self.kernel_size)) return real_kernel def forward(self, x): x = F.conv2d(x, self.bayarConstraint(), stride=self.stride, padding=self.padding) return x这个类最后得到了什么

这个张量的大小为 (in_channels, out_channels, kernel_size ** 2 - 1)，其中 kernel_size ** 2 - 1 表示卷积核中除去中心位置的参数数量，因为中心位置的参数总是固定为 -1。 在 BayarConv2d 类中，还定义了一个名...

def __init__(self): super().__init__() self._initial = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect'), nn.InstanceNorm2d(32, affine=True), nn.ReLU(inplace=True), ) self._down_blocks = nn.Sequential( DownBlock(32, 64, kernel_size=3), DownBlock(64, 128, kernel_size=3), ) self._residual_blocks = nn.Sequential( *[ResidualBlock(128, kernel_size=3) for _ in range(5)] ) self._up_blocks = nn.Sequential( UpBlock(128, 64, kernel_size=3), UpBlock(64, 32, kernel_size=3), ) self._final = nn.Conv2d(32, 3, kernel_size=9, stride=1, padding=4, padding_mode='reflect') def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: x = self._initial(x) x = self._down_blocks(x) x = self._residual_blocks(x) x = self._up_blocks(x) x = self._final(x) x = torch.sigmoid(x) return x

这段代码是一个基于深度学习的图像处理模型，使用了卷积神经网络和残差网络来实现图像的去噪和修复。其中包含了初始卷积层、下采样卷积层、残差块和上采样卷积层，...最后通过 sigmoid 函数将像素值限制在 0~1 范围内。

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() ...

def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)

其中，conv0、pool0、conv1、pool1、conv2、pool2是卷积层和池化层的实例化对象，分别表示三个卷积层和三个池化层，用于提取输入图像的特征。fc1是全连接层的实例化对象，用于将卷积层提取的特征映射到输出类别上。...

def median_filter(img, kernel_size): """中值滤波器""" kernel_half = kernel_size // 2 img_median = np.zeros_like(img) # 构建移动窗口 shape = (img.shape[0] - kernel_size + 1, img.shape[1] - kernel_size + 1, kernel_size, kernel_size) strides = (img.strides[0], img.strides[1], img.strides[0], img.strides[1]) windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape, strides=strides) # 对每个窗口进行中值滤波 medians = np.median(windows, axis=(2,3)) # 将中值赋值给输出图像 img_median[kernel_half:img.shape[0] - kernel_half, kernel_half:img.shape[1] - kernel_half] = medians return img_median优化一下

medians = np.array(medians).reshape(shape[:2]) # 将中值赋值给输出图像 img_median[kernel_half:img.shape[0] - kernel_half, kernel_half:img.shape[1] - kernel_half] = medians return img_median ...

解释这段代码 def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)

- self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)：定义了第二个池化层，池化核大小为2x2，池化核的步长为2。注释中的“output size=54”表示经过该池化层后输出的特征图大小为54x54。 - self.conv2 = nn....

class Inception(nn.Module): # c1--c4是每条路径的输出通道数 def __init__(self, in_channels, c1, c2, c3, c4, **kwargs): super(Inception, self).__init__(**kwargs) # 线路1，单1x1卷积层 self.p1_1 = nn.Conv2d(in_channels, c1, kernel_size=1) # 线路2，1x1卷积层后接3x3卷积层 self.p2_1 = nn.Conv2d(in_channels, c2[0], kernel_size=1) self.p2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1) # 线路3，1x1卷积层后接5x5卷积层 self.p3_1 = nn.Conv2d(in_channels, c3[0], kernel_size=1) self.p3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2) # 线路4，3x3最大汇聚层后接1x1卷积层 self.p4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.p4_2 = nn.Conv2d(in_channels, c4, kernel_size=1)

这是一个Inception模块的代码实现，它是Google Inception网络中的一种基本模块...这个模块包含了4条不同的路径，每条路径都由1个或多个卷积层和池化层组成，最后将每条路径的输出在通道维度上拼接起来作为模块的输出。

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))：将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别...

class Pooling: def init(self, pool_h, pool_w, stride=1, pad=0): self.pool_h = pool_h self.pool_w = pool_w self.stride = stride self.pad = pad self.x = None self.arg_max = None def forward(self, x): N, C, H, W = x.shape out_h = int(1 + (H - self.pool_h) / self.stride) out_w = int(1 + (W - self.pool_w) / self.stride) col = im2col(x, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) col = col.reshape(-1, self.pool_h*self.pool_w) arg_max = np.argmax(col, axis=1) out = np.max(col, axis=1) out = out.reshape(N, out_h, out_w, C).transpose(0, 3, 1, 2) self.x = x self.arg_max = arg_max return out def backward(self, dout): dout = dout.transpose(0, 2, 3, 1) pool_size = self.pool_h * self.pool_w dmax = np.zeros((dout.size, pool_size)) dmax[np.arange(self.arg_max.size), self.arg_max.flatten()] = dout.flatten() dmax = dmax.reshape(dout.shape + (pool_size,)) dcol = dmax.reshape(dmax.shape[0] * dmax.shape[1] * dmax.shape[2], -1) dx = col2im(dcol, self.x.shape, self.pool_h, self.pool_w, self.stride, self.pad) return dx

这段代码实现了一个池化层的类，包括构造函数和前向传播函数、反向传播函数。构造函数用于初始化池化层的超参数，包括池化窗口的高度和宽度、步长、填充等，并初始化一些变量用于后续的前向计算和反向传播。...

class CNN(nn.Module): def __init__(self,input_size,output_size): super(CNN, self).__init__() self.B = B self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=64, kernel_size=2), # 24 - 2 + 1 = 23 nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=1), # 21 - 2 + 1 = 20 ) self.Linear1 = nn.Linear(self.B * 127 * 20, self.B * 50) self.Linear2 = nn.Linear(self.B * 50 , output_size) def forward(self, x): # [batch_size, n_features, data_len] x = x.permute(0, 2, 1) x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) x = x.view(x.shape[0], -1) return x

nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=1), # 23 - 2 + 1 = 22 ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=2), # 22 - 2 + 1 = 21 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d...

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