(0): Conv2d(1, 4, kernel_size=(4, 4), stride=(2, 2)) (1): SELU() (2): Conv2d(4, 2, kernel_size=(2, 2), stride=(1, 1)) (3): SELU() (4): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) )

时间: 2023-09-06 10:13:55 浏览: 34
这段代码看起来像是一个卷积神经网络的定义,包括两个卷积层和两个SELU激活函数,最后进行了展平操作。具体来说,第一个卷积层输入通道数为1,输出通道数为4,卷积核大小为4x4,步长为2x2;第一个SELU激活函数的作用是增加非线性;第二个卷积层输入通道数为4,输出通道数为2,卷积核大小为2x2,步长为1x1;第二个SELU激活函数同样是增加非线性;最后的展平操作将输出的特征图展开成一维向量,方便后续的全连接层处理。
相关问题

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)

这段代码是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。下面是每一行代码的解释: - `def __init__(self):`:定义了一个类的构造函数。 - `super(MyCNN,self).__init__()`:调用父类的构造函数,继承父类的属性和方法。 - `self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)`:定义了一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,卷积核的步长为1。注释中的“output size=222”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为222x222。 - `self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了一个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=111”表示经过该池化层后输出的特征图大小为111x111。这里池化层使用的是最大池化。 - `self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1)`:定义了第二个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为4x4,卷积核的步长为1。注释中的“output size=108”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为108x108。 - `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.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5)`:定义了第三个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为50,卷积核大小为5x5,卷积核的步长为1。注释中的“output size=50”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为50x50。 - `self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第三个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=25”表示经过该池化层后输出的特征图大小为25x25。 - `self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)`:定义了一个全连接层,输入特征数为50x25x25,输出特征数为25。

根据提示,补充代码,构建出满足打印输出要求结当实例化结果打印时结构如下,即为通过测试: LeNet( (conv): Sequential( (0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (1): Sigmoid() (2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (4): Sigmoid() (5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) ) (fc): Sequential( (0): Linear(in_features=256, out_features=120, bias=True) (1): Sigmoid() (2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True) (3): Sigmoid() (4): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True) ) )构的 LeNet 模型。

可以使用以下代码构建 LeNet 模型: ```python import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2), nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=256, out_features=120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(in_features=120, out_features=84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(in_features=84, out_features=10) ) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x lenet = LeNet() print(lenet) ```

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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

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d,加入到:class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中,请给出修改后的代码

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)

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