(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。
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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)
```