class small_basic_block(nn.Module): def __init__(self, ch_in, ch_out): super(small_basic_block, self).__init__() self.block = nn.Sequential( nn.Conv2d(ch_in, ch_out // 4, kernel_size=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(3, 1), padding=(1, 0)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out // 4, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1)), nn.ReLU(), nn.Conv2d(ch_out // 4, ch_out, kernel_size=1), ) def forward(self, x): return self.block(x)
时间: 2023-04-08 09:02:09 浏览: 56
这是一个关于神经网络的问题,我可以回答。这段代码定义了一个名为 small_basic_block 的类,继承自 nn.Module。该类包含一个构造函数 __init__ 和一个前向传播函数 forward。构造函数接受两个参数 ch_in 和 ch_out,分别表示输入通道数和输出通道数。在构造函数中,该类定义了一个 nn.Sequential 对象,包含了四个卷积层和三个 ReLU 激活函数。前向传播函数接受一个输入张量 x,将其传入 nn.Sequential 对象中进行卷积和激活操作,最终返回输出张量。
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class small_basic_block(nn.Module):
这是一个用 PyTorch 框架定义的自定义模块,命名为“small_basic_block”。该模块是继承自 nn.Module 的子类,因此可以使用 nn.Module 中的方法和属性。
具体实现代码如下:
```
import torch.nn as nn
class small_basic_block(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(small_basic_block, 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)
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
else:
self.shortcut = nn.Sequential()
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)
identity = self.shortcut(identity)
out += identity
out = self.relu(out)
return out
```
该模块包含两个卷积层和两个批归一化层,以及一个 shortcut(残差)连接。其中,卷积核大小为 3x3,padding 为 1,stride 为 1 或传入的参数 stride。如果 stride 不为 1 或输入通道数不等于输出通道数,则 shortcut(残差)连接会对输入进行卷积和批归一化操作,以确保输入维度与输出维度一致。最后将残差连接的结果与卷积层的输出相加,并通过 ReLU 激活函数进行激活。
class Model(nn.Module): def __init__(self):
这是一个Python类,该类继承了PyTorch中的nn.Module类,用于构建神经网络模型。该类中有一个构造函数__init__,用于初始化模型的参数和层。
在这个例子中,构造函数中没有传入任何参数,因此该模型不需要任何外部输入。在构造函数中,可以定义模型的各个层,例如卷积层、池化层、全连接层等。这个例子中没有定义具体的层,因此这个模型是一个空模型。
通过继承nn.Module类,该类可以利用PyTorch提供的优化器和损失函数等工具来训练和优化模型。