解释:self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
时间: 2023-10-02 13:07:42 浏览: 39
这段代码是定义了一个卷积层(Conv2d),其中参数说明如下:
- in_channels:输入的通道数,这里为3,表示输入的图片是彩色图片,有3个通道(红、绿、蓝);
- out_channels:输出的通道数,这里为16,表示卷积层输出16个特征图;
- kernel_size:卷积核的大小,这里为3,表示卷积核大小为3x3;
- stride:卷积的步长,这里为1,表示卷积核在输入特征图上每次移动1个像素;
- padding:填充的大小,这里为0,表示不进行填充。如果padding为1,则在输入特征图的周围增加一圈0,这样可以使得卷积后输出的特征图大小与输入特征图大小相同,否则输出特征图大小会减小。
相关问题
代码输出特征图大小:self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=0)
假设输入特征图的大小为$H_{in} \times W_{in} \times C_{in}$,其中$H_{in}$表示特征图的高度,$W_{in}$表示特征图的宽度,$C_{in}$表示特征图的通道数(即深度)。同时假设卷积核的大小为$k \times k$,卷积的步长为$s$。
对于没有填充的情况,输出特征图的大小为$H_{out} \times W_{out} \times C_{out}$,其中:
$H_{out} = \lfloor \frac{H_{in} - k}{s} \rfloor + 1$
$W_{out} = \lfloor \frac{W_{in} - k}{s} \rfloor + 1$
$C_{out}$等于卷积层的输出通道数(即out_channels)。
所以对于这段代码,如果输入特征图的大小为$H_{in} \times W_{in} \times C_{in} = 224 \times 224 \times 3$,卷积核的大小为$3 \times 3$,卷积的步长为1,输出通道数为16,则输出特征图的大小为:
$H_{out} = \lfloor \frac{H_{in} - k}{s} \rfloor + 1 = \lfloor \frac{224 - 3}{1} \rfloor + 1 = 222$
$W_{out} = \lfloor \frac{W_{in} - k}{s} \rfloor + 1 = \lfloor \frac{224 - 3}{1} \rfloor + 1 = 222$
$C_{out} = 16$
因此输出特征图的大小为$222 \times 222 \times 16$。
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。
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