paddle.nn.Flatten

时间: 2023-07-13 20:10:24 浏览: 129
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基于paddlejs的垃圾分类小程序，也是Paddle.js 的demo.zip

paddle.nn.Flatten是PaddlePaddle深度学习框架中的一个层，用于将输入张量展平为一维张量。它通常用于将卷积层的输出转换为全连接层的输入。举个例子，如果一个张量的形状为[batch_size, channels, height, width]，则经过Flatten层处理后，它的形状会变为[batch_size, channels * height * width]。这个层在深度学习模型中很常用，可以使输入数据更容易传递到后续的全连接层中。
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class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示

在 PyTorch 中，可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型： import torch.nn as nn ...其中，需要引入 torch.nn 模块，将 nn.Conv2d、nn.AvgPool2d、nn.Flatten、nn.Linear 替换掉原来的 paddle.nn。

class GoogLeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super().__init__() self.b1=paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Conv2D(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=7,stride=2,padding="same"), #补充 paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b2=paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Conv2D(in_channels=64,out_channels=64,kernel_size=1,padding="valid"), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.Conv2D(in_channels=64,out_channels=192,kernel_size=3,padding="same"), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b3=paddle.nn.Sequential( Inception(192,64,(96,128),(16,32),32), Inception(256,128,(128,192),(32,96),64), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b4=paddle.nn.Sequential( Inception(480,192,(96,208),(16,48),64), Inception(512,160,(112,224),(24,64),64), Inception(512,128,(128,256),(24,64),64), Inception(512,112,(144,288),(32,64),64), Inception(528,256,(160,320),(32,128),128), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b5=paddle.nn.Sequential( Inception(832,256,(160,320),(32,128),128), Inception(832,384,(192,384),(48,128),128), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=7,stride=1,padding="same") ) self.b6=paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Flatten(), paddle.nn.Dropout(p=0.4), paddle.nn.Linear(in_features=1024*7*7,out_features=17) ) def forward(self,x): #补充 x=self.b1(x) x=self.b2(x) x=self.b3(x) x=self.b4(x) x=self.b5(x) x=self.b6(x) return x google=GoogLeNet()#创建网络对象 paddle.summary(google,(1,3,224,224))#显示网络结构信息 这段代码中如何去看输出层神经元个数

在这段代码中，我们可以看到输出层的神经元个数是通过定义网络模型时的paddle.nn.Linear层的out_features参数指定的。在这个例子中，输出层的神经元个数为17，即分类的种数： python paddle.nn.Linear(in_...

#池化层，按最大池化 kernel_size池化大小 stride步长 padding边界填充 self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) #卷积层 in_channels输入通道 out_channels输出通道（及创建的这层神经元的格式）,kernel_size卷积核大小,padding边界填充 #请注意保持上层out_channels和in_channels的一致性 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1) #全连接层 输入是尺寸大小，输出尺寸大小（及神经元个数），在输入前用 paddle.flatten对上一层展开 self.fc1=paddle.nn.Linear(120,84) self.fc2=paddle.nn.Linear(84,10)

这段代码是一个 LeNet 模型的实现，其中包括了两个最大池化层和三个卷积层以及两...需要注意的是，在卷积层和全连接层之间，需要使用 paddle.flatten() 来对上一层的输出特征图或张量进行展开，以便作为下一层的输入。

class myModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(myModel, self).__init__() #池化层，按最大池化 kernel_size池化大小 stride步长 padding边界填充 self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) #卷积层 in_channels输入通道 out_channels输出通道（及创建的这层神经元的格式）,kernel_size卷积核大小,padding边界填充 #请注意保持上层out_channels和in_channels的一致性 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding='SAME') self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1) self.conv3 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,stride=1) #全连接层 输入是尺寸大小，输出尺寸大小（及神经元个数），在输入前用 paddle.flatten对上一层展开 self.fc1=paddle.nn.Linear(120,84) self.fc2=paddle.nn.Linear(84,10) def forward(self, x): #按需要的网络顺序，前向计算结果 x = self.conv1(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool1(x) x = self.conv2(x) x = F.tanh(x) x = self.max_pool2(x) x = self.conv3(x) x = paddle.flatten(x, start_axis=1,stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = F.softmax(x) return x

这段代码是一个使用PaddlePaddle框架实现的卷积神经网络模型，主要包括了池化层、卷积层和全连接层。它可以用于图像分类任务。其中，池化层通过最大池化提取特征；卷积层通过卷积运算提取特征；...

使用paddle将以下LeNet代码改为ResNet网络模型class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

x = paddle.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x class ResidualBlock(paddle.nn.Layer): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(ResidualBlock, self).__...

请同学们尝试修改以下代码，如修改网络结构、优化器、损失函数、学习率等，提升模型评估准确率，要求精度达到0.985。 In [2] # 定义模型结构 import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear # 多层卷积神经网络实现（可修改，例如加深网络层级） class MNIST(paddle.nn.Layer): def init(self): super(MNIST, self).init() #

x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = F.dropout(x, p=0.5) x = self.fc2(x) return x # 定义训练函数 def train(model): model.train() epoch_loss = 0...

请同学们尝试修改以下代码，如修改网络结构、优化器、损失函数、学习率等，提升模型评估准确率，要求精度达到0.985。 # 定义模型结构 import paddle.nn.functional as F from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, Linear # 多层卷积神经网络实现（可修改，例如加深网络层级） class MNIST(paddle.nn.Layer): def init(self): super(MNIST, self).init() # 定义卷积层，

x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 加载数据 train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train') test_dataset = ...

补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

class LeNet(paddle.nn.Layer): ... x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) # 三个全连接层->激活函数 x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x

补全以下LeNet网络模型代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):

class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): ... x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.relu(x) x = self.fc3(x) return x

paddle.flops使用方法

x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = nn.functional.relu(x) x = self.fc2(x) return x model = MyModel() 3. 使用paddle.flops函数计算模型的FLOPs： flops = ...

paddle框架下paddle.static模块哪些方法可以进行nlp处理

param_initializer=None), paddle.static.nn.fc(input, size, param_attr=None, bias_attr=True, num_flatten_dims=2, act=None, dtype='float32'), paddle.static.nn.rnn(cell, inputs, initial_states=None, ...

使用paddle写一个50层的一维resnet网络模型，该模型的输入数据通道数为12，使用paddle.summary可视化该模型

x = paddle.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x def ResNet50(input_channels=12, num_classes=10): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], input_channels, num_classes) 可以使用以下代码使用...
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定义卷积神经网络实现宝石识别 # --------------------------------------------------------补充完成网络结构定义部分，实现宝石分类------------------------------------------------------------ class MyCNN(nn.Layer): def init(self): super(MyCNN,self).init() self.conv0=nn.Conv2D(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1) self.pool0=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv1=nn.Conv2D(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=4, stride=1) self.pool1=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv2=nn.Conv2D(in_channels=128, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool2=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv3=nn.Conv2D(in_channels=50, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool3=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv4=nn.Conv2D(in_channels=50, out_channels=50, kernel_size=5) self.pool4=nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.fc1=nn.Linear(in_features=5033, out_features=25) def forward(self,input): print("input.shape:",input.shape) # 进行第一次卷积和池化操作 x=self.conv0(input) print("x.shape:",x.shape) x=self.pool0(x) print('x0.shape:',x.shape) # 进行第二次卷积和池化操作 x=self.conv1(x) print(x.shape) x=self.pool1(x) print('x1.shape:',x.shape) # 进行第三次卷积和池化操作 x=self.conv2(x) print(x.shape) x=self.pool2(x) print('x2.shape:',x.shape) # 进行第四次卷积和池化操作 x=self.conv3(x) print(x.shape) x=self.pool3(x) print('x3.shape:',x.shape) # 进行第五次卷积和池化操作 x=self.conv4(x) print(x.shape) x=self.pool4(x) print('x4.shape:',x.shape) # 将卷积层的输出展开成一维向量 x=paddle.reshape(x, shape=[-1, 5033]) print('x3.shape:',x.shape) # 进行全连接层操作 y=self.fc1(x) print('y.shape:', y.shape) return y改进代码

x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.relu5(x) x = self.dropout1(x) x = self.fc2(x) x = self.relu6(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc3(x) return ...

paddle进行数字识别

paddle.nn.Flatten(), paddle.nn.Linear(784, 10), paddle.nn.Softmax() ) # 定义优化器和损失函数 optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) loss_fn = paddle....

基于paddle2.0实现知识蒸馏的代码

x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x student_model = StudentModel() # 定义损失函数 def loss_fn(logits, labels, soft_labels, ...

使用paddle写一个LeNet网络模型

import paddle.nn as nn class LeNet(nn.Layer): def __init__(self, num_classes=10): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5) self.pool1 = ...

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