activation=ridgelet_activation()中输入应为什么值
时间: 2024-05-29 08:16:14 浏览: 20
在使用`ridgelet_activation()`函数时,输入应该是一个张量(Tensor),代表前一层的输出。这个张量的形状应该是 `(batch_size, height, width, channels)`,其中 `batch_size` 表示输入的样本数量,`height` 和 `width` 表示输入的图像的高度和宽度,`channels` 表示输入的通道数。这个函数会对输入的张量进行 Ridgelet 变换,并返回一个具有相同形状的张量作为激活函数的输出。
相关问题
for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels
这段代码是一个类的初始化方法,其中包含了一个多层的DenseEdgeConv神经网络模型。代码中的循环语句用来构建多层DenseEdgeConv模块,每一层都由一个FCLayer(全连接层)和一个DenseEdgeConv模块组成。其中第一层的FCLayer没有激活函数,后续层的FCLayer使用了激活函数。在循环中,将每个转换层和卷积层添加到ModuleList中,并将卷积层的输出大小作为下一层转换层的输入大小。最终,这个类就是一个包含多层DenseEdgeConv模块的神经网络模型。
self.transforms = ModuleList() self.convs = ModuleList() for i in range(num_convs): if i == 0: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=None) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=True ) else: trans = FCLayer(in_channels, conv_channels, bias=True, activation=activation) conv = DenseEdgeConv( conv_channels, num_fc_layers=conv_num_fc_layers, growth_rate=conv_growth_rate, knn=conv_knn, aggr=conv_aggr, activation=activation, relative_feat_only=False ) self.transforms.append(trans) self.convs.append(conv) in_channels = conv.out_channels
这段代码是一个神经网络模型的定义,其中包含了多个层。在这个模型中,首先创建了两个空的ModuleList(),命名为transforms和convs,用于存储后续创建的层。然后通过for循环,依次创建num_convs个层。当i为0时,创建的是一个FCLayer和一个DenseEdgeConv,其中FCLayer是全连接层,DenseEdgeConv是基于边缘卷积的网络层。当i不为0时,创建的是一个带激活函数的FCLayer和一个带有完整特征的DenseEdgeConv。每次创建完层之后,将层添加到transforms和convs中,并更新in_channels的值。最终,这个模型的输出是convs中最后一层的输出。
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