nn.Sequential( Transpose((0, 3, 1, 2)), layer_init(nn.Conv2d(2, 16, kernel_size=3, stride=2)), nn.SiLU(), layer_init(nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=2)), nn.SiLU(), layer_init(nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=2)), nn.SiLU(), layer_init(nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=2)), nn.SiLU(), layer_init(nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=2)), nn.SiLU(), nn.Flatten(), layer_init(nn.Linear(32 * 9 * 9, 128)), nn.SiLU(), )

时间: 2024-04-14 20:30:00 浏览: 85
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

这是一个用于图像处理的神经网络模型，它包含了一系列的卷积神经网络层和激活函数。具体的结构如下： 1. Transpose：将输入的维度进行转置，将通道维度放到第二个位置。 2. nn.Conv2d：卷积层，输入通道数为2，输出通道数为16，卷积核大小为3x3，步长为2。 3. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU（即Sigmoid-Weighted Linear Unit）。 4. nn.Conv2d：卷积层，输入通道数为16，输出通道数为32，卷积核大小为2x2。 5. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU。 6. nn.Conv2d：卷积层，输入通道数为32，输出通道数为32，卷积核大小为2x2。 7. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU。 8. nn.Conv2d：卷积层，输入通道数为32，输出通道数为32，卷积核大小为2x2。 9. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU。 10. nn.Conv2d：卷积层，输入通道数为32，输出通道数为32，卷积核大小为2x2。 11. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU。 12. nn.Conv2d：卷积层，输入通道数为32，输出通道数为32，卷积核大小为2x2。 13. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU。 14. nn.Flatten：将多维的输入展平为一维。 15. nn.Linear：全连接层，输入大小为32x9x9，输出大小为128。 16. nn.SiLU：激活函数，使用SiLU。 这个模型的输入是一个大小为HxWx2的张量（H和W是图像的高度和宽度），输出是一个大小为128的向量。
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PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

当你在定义网络结构时，如上面的AlexNet_1，nn.ReLU被包含在nn.Sequential容器中。这个层可以记录额外的状态，比如在训练过程中权重的更新历史。nn.ReLU有一个可选参数inplace=True，如果设置为True，那么...

这是DGCHead的代码，我想让你在这段代码里加入正余弦位置编码：class DualGCNHead(nn.Module): def __init__(self, inplanes, interplanes, num_classes): super(DualGCNHead, self).__init__() self.conva = nn.Sequential(nn.Conv2d(inplanes, interplanes, 3, padding=1, bias=False), BatchNorm2d(interplanes), nn.ReLU(interplanes)) self.dualgcn = DualGCN(interplanes) self.convb = nn.Sequential(nn.Conv2d(interplanes, interplanes, 3, padding=1, bias=False), BatchNorm2d(interplanes), nn.ReLU(interplanes)) self.bottleneck = nn.Sequential( nn.Conv2d(inplanes + interplanes, interplanes, kernel_size=3, padding=1, dilation=1, bias=False), BatchNorm2d(interplanes), nn.ReLU(interplanes), nn.Conv2d(interplanes, num_classes, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True) ###################### 512-->256 ) def forward(self, x): output = self.conva(x) output = self.dualgcn(output) output = self.convb(output) output = self.bottleneck(torch.cat([x, output], 1)) return output

self.conva = nn.Sequential(nn.Conv2d(inplanes, interplanes, 3, padding=1, bias=False), BatchNorm2d(interplanes), nn.ReLU(interplanes)) self.dualgcn = DualGCN(interplanes) self.convb = nn....

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Bottleneck(nn.Module): def init(self, last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, first_layer): super(Bottleneck, self).init() self.out_planes = out_planes self.dense_depth = dense_depth self.conv1 = nn.Conv2d(last_planes, in_planes, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) self.shortcut = nn.Sequential() if first_layer: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(last_planes, out_planes+dense_depth, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_planes+dense_depth) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn2(self.conv2(out))) out = self.bn3(self.conv3(out)) x = self.shortcut(x) d = self.out_planes out = torch.cat([x[:,:d,:,:]+out[:,:d,:,:], x[:,d:,:,:], out[:,d:,:,:]], 1) out = F.relu(out) return out class DPN(nn.Module): def init(self, cfg): super(DPN, self).init() in_planes, out_planes = cfg['in_planes'], cfg['out_planes'] num_blocks, dense_depth = cfg['num_blocks'], cfg['dense_depth'] self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.last_planes = 64 self.layer1 = self._make_layer(in_planes[0], out_planes[0], num_blocks[0], dense_depth[0], stride=1) self.layer2 = self._make_layer(in_planes[1], out_planes[1], num_blocks[1], dense_depth[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(in_planes[2], out_planes[2], num_blocks[2], dense_depth[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(in_planes[3], out_planes[3], num_blocks[3], dense_depth[3], stride=2) self.linear = nn.Linear(out_planes[3]+(num_blocks[3]+1)dense_depth[3], 10) def _make_layer(self, in_planes, out_planes, num_blocks, dense_depth, stride): strides = [stride] + 1 layers = [] for i,stride in (strides): layers.append(Bottleneck(self.last_planes, in_planes, out_planes, dense_depth, stride, i==0)) self.last_planes = out_planes + (i+2) * dense_depth return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.linear(out) return out def DPN92(): cfg = { 'in_planes': (96,192,384,768), 'out_planes': (256,512,1024,2048), 'num_blocks': (3,4,20,3), 'dense_depth': (16,32,24,128) } return DPN(cfg)基于这个程序改成对摄像头采集的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

self.conv2 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=32, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_planes) self.conv3 = nn.Conv2d(in_planes, out_planes * ...

这段代码怎么拆分成单独的层class resnet50_Decoder(nn.Module): def __init__(self, inplanes, bn_momentum=0.1): super(resnet50_Decoder, self).__init__() self.bn_momentum = bn_momentum self.inplanes = inplanes self.deconv_with_bias = False #----------------------------------------------------------# # 16,16,2048 -> 32,32,256 -> 64,64,128 -> 128,128,64 # 利用ConvTranspose2d进行上采样。 # 每次特征层的宽高变为原来的两倍。 #----------------------------------------------------------# self.deconv_layers = self._make_deconv_layer( num_layers=3, num_filters=[256, 128, 64], num_kernels=[4, 4, 4], ) def _make_deconv_layer(self, num_layers, num_filters, num_kernels): layers = [] for i in range(num_layers): kernel = num_kernels[i] planes = num_filters[i] layers.append( nn.ConvTranspose2d( in_channels=self.inplanes, out_channels=planes, kernel_size=kernel, stride=2, padding=1, output_padding=0, bias=self.deconv_with_bias)) layers.append(nn.BatchNorm2d(planes, momentum=self.bn_momentum)) layers.append(nn.ReLU(inplace=True)) self.inplanes = planes return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.deconv_layers(x)

self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, output_padding, bias=bias) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels, momentum=bn_momentum) self.relu =...

输入是【1，3，600，700】的tensor，Unet网络有3个encoder,每个encoder对应3个decoder，如何添加attention机制提高模型准确度，请给出paddle的示例

self.conv2 = nn.Conv2D(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.attention = AttentionBlock(in_channels, in_channels) def forward(self, x, encoder_output): x = nn.functional....

swin_transformer代码

self.conv2 = nn.Conv2d(hidden_dim, in_channels, kernel_size=1) self.norm3 = nn.LayerNorm([in_channels, 56, 56]) self.fc = nn.Linear(in_channels * 56 * 56, num_classes) def forward(self, x): x = ...

写一个pytorch框架下输入（64，3，128，128）的带CBAM的VIT五分类网络

nn.Conv2d(channels, channels//2, kernel_size=1, stride=1, padding=0), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channels//2, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0), nn.Sigmoid() ) def forward...

用Neural Colorization模型算法来完成黑白图像彩色化的代码

self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(128)) self.conv3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.ReLU(), nn....

用eca_resnet50进行图像去噪，包含train.py、val,py、test.py，并在test.py中导出去噪后的图片

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ...

写一个pytorch框架下的输入为（64，3，128，128）的VIT五分类网络带CBAM模块和残差结构

self.proj = nn.Conv2d(in_channels, emb_size, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): x = self.proj(x) # (B, E, P, P) x = x.flatten(2) # (B, E, N) x = x.transpose(1, 2) #...

写一段VIT模型的pytorch代码

self.proj = nn.Conv2d(3, emb_size, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, emb_size)) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.randn(1, self.num_patches ...

帮我实现一个informer的结构

self.patch_embedding = nn.Conv2d(3, d_model, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.n_patches + 1, d_model)) def forward(self, x): x = ...

resnet18加多头注意力机制代码

self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_...

如何修改timm库中vit的输入大小

nn.Conv2d(3, self.embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size), nn.Flatten(2), nn.Linear(patch_size ** 2 * self.embed_dim, self.embed_dim), ) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1...

resnet18+多头注意力机制代码

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在resnet中加入Coordinate Attention模块代码

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ...

Swin-Transform模块代码详细

self.patch_embed = nn.Conv2d(3, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches + 1, embed_dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch....

使用python代码实现beit模型图片的编码部分

self.proj = nn.Conv2d(in_channels, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): x = self.proj(x) # (batch_size, embed_dim, num_patches ** 0.5, num_patches ** 0.5) x...

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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"