pytroch 残差块 实现代码和使用例子
时间: 2024-05-02 18:16:09 浏览: 19
PyTorch中的残差块是非常常用的一个模块,可以帮助我们解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题,同时还可以提高模型的精度和收敛速度。下面是一个简单的实现代码和使用例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.downsample = downsample
def forward(self, x):
identity = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
if self.downsample is not None:
identity = self.downsample(x)
out += identity
out = self.relu(out)
return out
# 使用例子
x = torch.randn(1, 64, 32, 32)
downsample = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=1, stride=2, bias=False),
nn.BatchNorm2d(128),
)
block = ResidualBlock(64, 128, stride=2, downsample=downsample)
out = block(x)
print(out.shape)
```
在这个例子中,我们首先定义了一个ResidualBlock类,它包含了两个卷积层和两个批归一化层。在forward函数中,我们首先将输入x保存在identity变量中,然后分别对x进行两次卷积和批归一化操作,并将结果与identity相加,最后再通过ReLU函数激活输出结果。
接着,我们定义了一个downsample变量,它是一个包含了一个卷积层和一个批归一化层的Sequential容器,用于下采样输入x。我们将downsample作为downsample参数传递给ResidualBlock类,以实现在网络中使用残差块进行下采样。
最后,我们使用一个输入张量x来测试ResidualBlock类的输出结果,输出的形状为(1, 128, 16, 16),即输入张量的通道数和空间大小都被扩大了一倍。
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