请详细解析一下python代码: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 128, 5, padding=2) self.conv2 = nn.Conv2d(128, 128, 5, padding=2) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.bn_conv1 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv2 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv3 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_conv4 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_dense1 = nn.BatchNorm1d(1024) self.bn_dense2 = nn.BatchNorm1d(512) self.dropout_conv = nn.Dropout2d(p=0.25) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) self.fc3 = nn.Linear(512, 10) def conv_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_conv1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn_conv2(self.conv2(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) out = F.relu(self.bn_conv3(self.conv3(out))) out = F.relu(self.bn_conv4(self.conv4(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) return out def dense_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_dense1(self.fc1(x))) out = self.dropout(out) out = F.relu(self.bn_dense2(self.fc2(out))) out = self.dropout(out) out = self.fc3(out) return out def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = out.view(-1, 256 * 8 * 8) out = self.dense_layers(out) return out net = Net() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print('Device:', device) net.to(device) num_params = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) print("Number of trainable parameters:", num_params)
时间: 2024-04-02 19:37:28 浏览: 30
这段代码实现了一个卷积神经网络,并使用了PyTorch框架中的nn.Module来定义网络结构。该网络由四个卷积层和三个全连接层构成,其中每个卷积层后面都跟着一个Batch Normalization层。同时,为了减少过拟合,该网络还使用了dropout技术在卷积层和全连接层之间添加了一个dropout层。
在该网络中,conv_layers函数用于定义卷积层和Batch Normalization层,并使用了ReLU激活函数和最大池化层。dense_layers函数用于定义全连接层和dropout层,并同样使用ReLU激活函数。最后,forward函数将卷积层和全连接层连接起来,完成整个网络的前向传播。
在代码的最后,网络被实例化为net,并将其移动到GPU上(如果GPU可用)。最后,使用num_params计算网络中可训练参数的数量,并将其打印出来。
相关问题
import torch.nn as nn报错
这个错误可能是因为您没有正确安装 PyTorch 库或者没有正确引入 nn 模块。请确认您已经正确安装 PyTorch 库,并且在代码中正确引入了 nn 模块。例如:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 实例化一个神经网络模型
net = Net()
```
如果您确认已经正确安装 PyTorch 库并且代码中正确引入了 nn 模块,但仍然遇到了问题,请检查您的代码是否存在其他语法错误或者逻辑错误。
AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'GELU'
这个错误通常是因为您使用的PyTorch版本太低,GELU函数在较旧的版本中不可用。您可以尝试更新PyTorch版本以解决此问题。如果您无法更新版本,则可以使用以下代码替换GELU函数:
```python
import torch.nn.functional as F
class GELU(nn.Module):
def forward(self, input):
return F.gelu(input)
```
这将创建一个名为GELU的自定义模块,它使用PyTorch的gelu函数来实现GELU激活函数。您可以像使用任何其他PyTorch模块一样使用它。
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