pytorch高光谱图像取块

时间: 2023-10-18 13:22:33 浏览: 32
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.utils.data.Dataset` 和 `torch.utils.data.DataLoader` 来加载和处理高光谱图像数据,并进行取块操作。 假设你的高光谱图像数据集是一个 `.npy` 文件,其中包含了所有的高光谱图像数据。首先,你需要自定义一个 `HyperspectralDataset` 类,继承自 `torch.utils.data.Dataset` 类,用于加载和处理数据集。在这个类中,你可以实现 `__getitem__` 方法来获取每个样本的数据和标签,并将其转换为张量。具体实现可以参考下面的代码: ```python import torch from torch.utils.data import Dataset class HyperspectralDataset(Dataset): def __init__(self, data_path, label_path, block_size): self.data = torch.from_numpy(np.load(data_path)).float() self.labels = torch.from_numpy(np.load(label_path)).long() self.block_size = block_size def __getitem__(self, index): x = self.data[index] y = self.labels[index] # randomly sample a block from the hyperspectral image x_block = self.random_crop(x, self.block_size) return x_block, y def __len__(self): return len(self.data) def random_crop(self, x, block_size): _, h, w = x.size() dh, dw = block_size, block_size h1 = np.random.randint(0, h - dh + 1) w1 = np.random.randint(0, w - dw + 1) return x[:, h1:h1+dh, w1:w1+dw] ``` 在上述代码中,`data_path` 和 `label_path` 分别为高光谱图像数据和标签的 `.npy` 文件路径,`block_size` 为取块的大小。在 `__getitem__` 方法中,我们随机采样一个块,并将其返回。 接下来,你可以使用 `torch.utils.data.DataLoader` 类来创建一个数据加载器,用于批量加载数据集。例如: ```python from torch.utils.data import DataLoader hyperspectral_dataset = HyperspectralDataset(data_path, label_path, block_size) hyperspectral_dataloader = DataLoader(dataset=hyperspectral_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) ``` 其中,`batch_size` 是每个批次的大小,`shuffle=True` 表示每个批次的样本顺序是随机的。 最后,你可以使用 `for` 循环遍历数据加载器,并逐个获取每个批次的数据和标签。例如: ```python for x_batch, y_batch in hyperspectral_dataloader: # do something with x_batch and y_batch ``` 在上述代码中,`x_batch` 的维度为 `(batch_size, num_channels, block_size, block_size)`,`y_batch` 的维度为 `(batch_size,)`。你可以对 `x_batch` 进行进一步处理,例如将其送入模型进行训练或推断。

相关推荐

### 回答1: PyTorch是一个开源的深度学习框架,可以用于训练和构建各种神经网络模型。而高光谱技术是以不同波长范围内的能量信息为基础,获取受检材料的特性和组成的一种分析方法。 PyTorch可以应用于高光谱数据的处理和分析。高光谱数据通常包含大量的波谱信息,而PyTorch提供了丰富的工具和算法,用于处理和提取这些数据中的有用信息。通过PyTorch的张量操作和矩阵计算,可以对高光谱数据进行预处理、特征提取和模型训练等操作。 在高光谱数据处理中,PyTorch可以用于构建卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型,以实现对高光谱数据的分类、目标检测和图像分割等任务。同时,PyTorch还提供了各种优化算法和损失函数,可以用于训练和调整模型的参数,以实现更好的性能。 此外,PyTorch还支持GPU加速,可以利用GPU的并行计算能力加快高光谱数据的处理速度。这对于大规模高光谱数据集的处理和分析非常有益。 总而言之,PyTorch作为一个强大的深度学习框架,可以在高光谱数据的处理和分析中发挥重要作用。它提供了丰富的工具和算法,可用于构建和训练各种神经网络模型,为高光谱数据的分类、目标检测和图像分割等任务提供支持。同时,PyTorch的GPU加速还可以加快数据处理速度,提高效率。 ### 回答2: PyTorch是一种开源的机器学习框架,提供了丰富的工具和库用于开发、训练和部署深度学习模型。高光谱图像处理是一种研究和应用领域,主要关注在可见光谱范围之外的波长上获取的图像。 PyTorch可以应用于高光谱图像处理的各个环节。首先,在数据预处理阶段,可以使用PyTorch提供的数据加载和转换功能,将高光谱图像加载并进行必要的预处理操作,如归一化、降维、去噪等。 在模型构建和训练阶段,PyTorch提供了灵活且高效的神经网络构建工具,可以用于构建适用于高光谱图像处理的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。同时,PyTorch还提供了自动求导功能,可以方便地计算和更新模型参数,优化模型的性能。 此外,PyTorch还支持分布式训练,可以使用多个GPU或多台计算机进行高效的并行计算,加速训练过程。这对于处理大规模高光谱图像数据集是非常有用的。 最后,在部署阶段,PyTorch提供了模型导出和推理的功能,可以将训练好的模型导出为可执行文件,在不同的环境中进行实际应用。同时,PyTorch还与其他深度学习框架和库兼容,可以方便地与其他工具进行整合。 总之,PyTorch在高光谱图像处理中发挥了重要的作用,提供了丰富的功能和工具,帮助研究人员和开发者构建、训练和应用深度学习模型,进一步推动了高光谱图像处理的发展。 ### 回答3: PyTorch是一个开源的Python机器学习库,主要用于深度学习领域。PyTorch提供了丰富的工具和功能,使得高光谱数据的处理和分析变得更加容易和高效。 高光谱数据是指在更多波段上进行测量的光谱数据。相比于传统的光谱数据,高光谱数据可以提供更多的光谱细节和更高的分辨率。然而,由于高光谱数据的特殊性,传统的数据处理和分析方法往往无法直接应用于高光谱数据。 在PyTorch中,可以利用其强大的数值计算能力和灵活性来处理高光谱数据。首先,PyTorch提供了丰富的张量操作函数,可以方便地进行数据的存储、变换、计算等操作。这些操作能够满足高光谱数据的需求,例如将数据转换为张量进行矩阵运算,或者通过调整张量形状来适应不同的算法模型。 其次,PyTorch具有强大的深度学习框架,可以用于高光谱数据的分类、回归、聚类等任务。PyTorch提供了一系列的神经网络模型和算法,例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,这些模型可以直接用于高光谱数据的特征提取和分类。 此外,PyTorch还支持可视化工具,可以帮助用户更直观地观察和分析高光谱数据的特征。通过PyTorch的可视化功能,用户可以绘制数据分布图、特征图等,从而更好地理解和分析高光谱数据。 综上所述,PyTorch在高光谱数据的处理和分析方面具有许多优势。它提供了丰富的工具和功能,可以帮助用户更有效地处理和分析高光谱数据,从而为高光谱数据的应用提供支持和帮助。
高光谱图像是一种具有多个连续和离散波段的图像,每个波段代表不同的颜色或波长。要处理高光谱图像的光谱数据,可以使用PyTorch这个开源的深度学习框架。 首先,需要将高光谱图像的光谱数据转化为张量。可以使用PyTorch的Tensor对象来表示高光谱图像的光谱数据。然后,可以使用PyTorch提供的函数和方法对这些张量进行各种操作和处理。 在光谱数据处理中,常见的任务包括预处理、特征提取和分类。预处理可以包括对光谱数据进行归一化、降噪或平滑等操作,以便更好地提取和分析数据。特征提取可以通过构建卷积神经网络(CNN)或其他深度学习模型来实现,以发现高光谱图像中的有用特征。分类任务可以使用PyTorch中提供的分类模型,如ResNet、VGG等,通过对特征进行分类来区分图像。 PyTorch提供了丰富的工具和库,如torchvision等,用于处理图像数据。通过使用这些工具,可以方便地加载、处理和可视化高光谱图像数据。此外,由于PyTorch是一个计算图框架,还可以使用自动微分功能来进行梯度计算和优化,以便训练模型。 总之,使用PyTorch可以方便地处理高光谱图像的光谱数据。通过使用PyTorch的深度学习功能,可以进行数据的预处理、特征提取和分类等任务,并通过构建和训练深度学习模型实现高光谱图像分析和应用。
高光谱图像分类是指使用PyTorch来实现对高光谱图像进行分类的任务。在高光谱图像分类中,数据集通常是以.mat文件的形式存在的,其中包含了每个像素位置上的灰度值和标签类别。在PyTorch中,可以通过读取.mat文件并将其转换为张量来加载和处理这些数据。 在实现高光谱图像分类的过程中,可以使用卷积神经网络(CNN)来提取空间和光谱特征,并将其与池化层、全连接层等其他网络层结合起来进行分类。在训练过程中,可以使用梯度下降法和反向传播算法来优化网络参数,并使用损失函数计算模型输出与标签之间的差异。 此外,为了评估模型的性能,可以使用各种评估指标如准确率、精确率、召回率等来衡量分类结果的好坏。同时,可以通过可视化工具如TensorBoard来可视化模型的训练过程和结果,并通过构建模型的框图来更好地理解和解释模型的结构和运行方式。 在实际编写论文的过程中,还需考虑如何添加效果图和模型可视化,可以使用标签对应颜色的表格和模型可视化工具来进行绘制和展示。此外,还需要进行实验、保存结果,并进行论文的撰写和分析。 总之,高光谱图像分类是一个使用PyTorch实现的任务,涉及数据加载、卷积神经网络构建、梯度下降优化、损失函数计算、评估指标的选择和可视化等多个方面,同时需要进行实验和论文的撰写和分析。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [毕设路线—pytorch环境下的深度学习的高光谱图像分类问题](https://blog.csdn.net/weixin_41469023/article/details/116565505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
以下是使用 PyTorch 实现高光谱异常检测的完整代码。我们将使用一个基于卷积神经网络的模型来实现该任务。 首先,我们需要导入必要的库和模块: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 接下来,我们可以定义一个自定义的数据集类 HyperspectralDataset 来加载我们的训练数据和测试数据: python class HyperspectralDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): self.data = data self.labels = labels def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): return (self.data[idx], self.labels[idx]) 现在,我们可以定义我们的模型。我们将使用一个具有多个卷积层和池化层的卷积神经网络。最后,我们添加一个全连接层和一个输出层来进行分类。 python class HyperspectralCNN(nn.Module): def __init__(self): super(HyperspectralCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 6 * 6, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv3(x))) x = x.view(-1, 128 * 6 * 6) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x 我们还需要定义一些超参数,例如批大小、学习率、迭代次数等。 python batch_size = 64 learning_rate = 0.001 num_epochs = 20 接下来,我们可以加载我们的数据。在本文中,我们将使用一个名为 Indian_pines_corrected 的高光谱图像数据集。 python data = pd.read_csv('Indian_pines_corrected.csv', header=None).values.astype(float) labels = pd.read_csv('Indian_pines_labels.csv', header=None).values.astype(int) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42) train_dataset = HyperspectralDataset(X_train, y_train) test_dataset = HyperspectralDataset(X_test, y_test) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) 现在,我们可以定义我们的优化器和损失函数。 python model = HyperspectralCNN() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.CrossEntropyLoss() 最后,我们可以开始训练我们的模型。 python train_losses = [] test_losses = [] for epoch in range(num_epochs): train_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1)) loss = criterion(outputs, labels.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) train_loss /= len(train_loader.dataset) train_losses.append(train_loss) test_loss = 0.0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs.unsqueeze(1)) loss = criterion(outputs, labels.squeeze()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) test_loss /= len(test_loader.dataset) test_losses.append(test_loss) print('Epoch: {}, Training Loss: {:.4f}, Validation Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, train_loss, test_loss)) 在训练完成后,我们可以使用测试数据来评估模型的性能。 python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs.unsqueeze(1)) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels.squeeze()).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy)) 最后,我们可以绘制训练和测试损失随时间的变化图。 python plt.plot(train_losses, label='Training Loss') plt.plot(test_losses, label='Validation Loss') plt.legend() plt.show() 希望这篇文章能够帮助你用 PyTorch 实现高光谱异常检测。
Vitae Transformer是一种新型的Transformer模型,它在高光谱图像分类任务中表现出色。下面是使用Vitae Transformer进行高光谱图像分类的步骤: 1. 准备数据集:将高光谱图像数据集划分为训练集和测试集,并将其转换为模型可接受的格式。 2. 定义模型:使用PyTorch实现Vitae Transformer模型,并根据数据集的特点进行相应的调整。 python import torch import torch.nn as nn from transformers import ViTaeTransformer class ViTaeClassifier(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(ViTaeClassifier, self).__init__() self.transformer = ViTaeTransformer() self.fc = nn.Linear(self.transformer.config.hidden_size, num_classes) def forward(self, x): x = self.transformer(x) x = self.fc(x.pooler_output) return x 3. 训练模型:使用训练集对模型进行训练,并在验证集上进行验证,以确定最佳的超参数和模型结构。 python import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义超参数 lr = 1e-4 batch_size = 32 num_epochs = 10 # 准备数据集 train_dataset = ... test_dataset = ... train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) # 定义模型和优化器 model = ViTaeClassifier(num_classes=10) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target) loss.backward() optimizer.step() model.eval() with torch.no_grad(): test_acc = [] for data, target in test_loader: output = model(data) pred = output.argmax(dim=1) acc = accuracy_score(pred.cpu().numpy(), target.cpu().numpy()) test_acc.append(acc) print('Epoch: {}, Test Accuracy: {:.2f}%'.format(epoch, 100 * sum(test_acc) / len(test_acc))) 4. 测试模型:使用测试集对模型进行测试,并计算模型的准确率。 python model.eval() with torch.no_grad(): test_acc = [] for data, target in test_loader: output = model(data) pred = output.argmax(dim=1) acc = accuracy_score(pred.cpu().numpy(), target.cpu().numpy()) test_acc.append(acc) print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * sum(test_acc) / len(test_acc)))
LSTM-AE是一种基于LSTM的自编码器模型,它可以用于高光谱图像的特征提取和降维。下面是一个基本的LSTM-AE模型的实现,假设我们有一个高光谱图像数据集,每个样本的大小为(n_band, n_pixel),其中n_band表示波段数,n_pixel表示像素数。代码如下: python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class LSTMAE(nn.Module): def __init__(self, n_band, n_hidden): super(LSTMAE, self).__init__() self.encoder = nn.LSTM(n_band, n_hidden, batch_first=True) self.decoder = nn.LSTM(n_hidden, n_band, batch_first=True) def forward(self, x): # Encode _, hidden = self.encoder(x) # Decode output, _ = self.decoder(hidden[0]) return output # Hyperparameters n_band = 200 n_hidden = 100 lr = 1e-3 n_epochs = 100 # Load data data = torch.load('data.pt') # Create model and optimizer model = LSTMAE(n_band, n_hidden) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) # Train model for epoch in range(n_epochs): for x in data: optimizer.zero_grad() output = model(x) loss = nn.MSELoss()(output, x) loss.backward() optimizer.step() print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, n_epochs, loss.item())) # Save model torch.save(model.state_dict(), 'model.pt') 在上述代码中,我们首先定义了一个LSTM-AE模型,包含一个编码器和一个解码器。编码器使用LSTM将高光谱图像数据压缩成一个隐藏状态向量,解码器使用LSTM将隐藏状态向量解码成原始高光谱图像数据。我们使用MSE损失函数来衡量重构误差,并使用Adam优化器来训练模型。 接下来,我们加载数据并训练模型。在训练过程中,我们将每个样本作为一个批次进行训练。最后,我们保存模型以备后续使用。 注意,在实际应用中,我们可能需要对输入数据进行标准化、降采样等预处理操作,以提高模型的性能和鲁棒性。
以下是一个简单的U-Net实现RGB图像重构高光谱图像的代码示例,使用的是PyTorch框架: python import torch import torch.nn as nn class DoubleConv(nn.Module): """双层卷积模块""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.conv(x) class Up(nn.Module): """上采样模块""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels) def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) diffY = x2.size()[2] - x1.size()[2] diffX = x2.size()[3] - x1.size()[3] x1 = nn.functional.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX//2, diffY // 2, diffY - diffY//2]) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x) class UNet(nn.Module): """U-Net模型""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv1 = DoubleConv(in_channels, 64) self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = DoubleConv(64, 128) self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3 = DoubleConv(128, 256) self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4 = DoubleConv(256, 512) self.maxpool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5 = DoubleConv(512, 1024) self.up1 = Up(1024, 512) self.up2 = Up(512, 256) self.up3 = Up(256, 128) self.up4 = Up(128, 64) self.out = nn.Conv2d(64, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): x1 = self.conv1(x) x2 = self.maxpool1(x1) x2 = self.conv2(x2) x3 = self.maxpool2(x2) x3 = self.conv3(x3) x4 = self.maxpool3(x3) x4 = self.conv4(x4) x5 = self.maxpool4(x4) x5 = self.conv5(x5) x = self.up1(x5, x4) x = self.up2(x, x3) x = self.up3(x, x2) x = self.up4(x, x1) x = self.out(x) return x 使用U-Net模型进行RGB图像重构高光谱图像的训练和测试代码示例: python import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader from dataset import CustomDataset # 加载数据集 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) dataset = CustomDataset(transform=transform) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 定义U-Net模型 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = UNet(in_channels=3, out_channels=30).to(device) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): for inputs, targets in train_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) # 测试模型 test_input = torch.rand(1, 3, 256, 256).to(device) with torch.no_grad(): test_output = model(test_input) print(test_output.shape) 需要注意的是,以上代码中使用的CustomDataset是自定义的数据集类,需要根据实际情况进行修改。同时,由于高光谱图像的通道数较多,为了简化示例代码,将输出通道数设置为30,实际应用中需要根据数据集的实际情况进行调整。
下面是一个基于PyTorch实现的MobileNetV3网络分类高光谱图像的代码: python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MobileNetV3(nn.Module): def __init__(self, n_classes=10, input_channels=128): super(MobileNetV3, self).__init__() self.n_classes = n_classes self.input_channels = input_channels self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.hs1 = nn.Hardswish(inplace=True) self.bottlenecks = nn.Sequential( Bottleneck(16, 16, 16, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(16, 72, 24, nn.Hardswish(inplace=True), 2), Bottleneck(24, 88, 24, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(24, 96, 40, nn.Hardswish(inplace=True), 2), Bottleneck(40, 240, 40, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(40, 240, 40, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(40, 120, 48, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(48, 144, 48, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(48, 288, 96, nn.Hardswish(inplace=True), 2), Bottleneck(96, 576, 96, nn.Hardswish(inplace=True), 1), Bottleneck(96, 576, 96, nn.Hardswish(inplace=True), 1) ) self.conv2 = nn.Conv2d(96, 576, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(576) self.hs2 = nn.Hardswish(inplace=True) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(576, 1280, bias=True), nn.Hardswish(inplace=True), nn.Dropout(p=0.2, inplace=True), nn.Linear(1280, n_classes, bias=True) ) self._initialize_weights() def forward(self, x): x = self.hs1(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.bottlenecks(x) x = self.hs2(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x def _initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if m.bias is not None: nn.init.zeros_(m.bias) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.ones_(m.weight) nn.init.zeros_(m.bias) elif isinstance(m, nn.Linear): nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) nn.init.zeros_(m.bias) class Bottleneck(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, exp_channels, activation=nn.ReLU(inplace=True), stride=1): super(Bottleneck, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.exp_channels = exp_channels self.activation = activation self.stride = stride self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, exp_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(exp_channels) self.hs1 = nn.Hardswish(inplace=True) self.depthwise_conv = nn.Conv2d(exp_channels, exp_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=exp_channels, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(exp_channels) self.hs2 = nn.Hardswish(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(exp_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride == 1 and in_channels != out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) def forward(self, x): out = self.hs1(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.hs2(self.bn2(self.depthwise_conv(out))) out = self.bn3(self.conv2(out)) out = out + self.shortcut(x) out = self.activation(out) return out 这个网络定义了一个MobileNetV3分类器,输入尺寸为$128\times 128$,输入通道数为128,输出分类数为10。其中,bottlenecks是MobileNetV3的核心组件,由多个Bottleneck块组成。每个Bottleneck块由两个卷积层和一个shortcut组成,其中卷积层采用深度可分离卷积,shortcut可以是一个恒等映射或者一个卷积层。最后通过全局平均池化和一个全连接层得到分类结果。

最新推荐

Pytorch 使用CNN图像分类的实现

通过numpy、PIL构造4*4的图像数据集 构造自己的数据集类 读取数据集对数据集选取减少偏斜 cnn设计因为特征少,直接1*1卷积层 或者在4*4外围添加padding成6*6,设计2*2的卷积核得出3*3再接上全连接层 代码 ...

scikit_learn-1.0.2-cp310-cp310-macosx_12_0_arm64.whl

py依赖包

数据仓库数据挖掘综述.ppt

数据仓库数据挖掘综述.ppt

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

springboot新闻信息管理系统开发技术文档更新

# 1. 系统概述 ## 1.1 项目背景 在当今信息爆炸的时代,新闻信息是人们获取信息的重要渠道之一。为了满足用户对新闻阅读的需求,我们决定开发一个新闻信息管理系统,该系统旨在提供便捷的新闻发布、浏览与管理功能,同时也要保证系统的性能和安全防护。 ## 1.2 系统目标与功能需求 系统的目标是构建一个高效、稳定、安全的新闻信息管理平台,主要包括但不限于以下功能需求: - 新闻信息的增加、修改、删除、查询 - 用户的注册、登录与权限控制 - 数据库性能优化与缓存机制实现 - 安全防护措施的设计与漏洞修复 ## 1.3 技术选型与架构设计 在系统设计中,我们选择采用Java

hive 分区字段获取10天账期数据

假设你的 Hive 表名为 `my_table`,分区字段为 `account_date`,需要获取最近 10 天的数据,可以按照以下步骤操作: 1. 首先,获取当前日期并减去 10 天,得到起始日期,比如: ``` start_date=$(date -d "10 days ago" +"%Y-%m-%d") ``` 2. 接下来,使用 Hive 查询语句从分区中筛选出符合条件的数据。查询语句如下: ``` SELECT * FROM my_table WHERE account_date >= '${start_date}' ```

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

springboot新闻信息管理系统系统与用户功能示范

# 1. 引言 ## 1.1 背景介绍 在当今信息爆炸的时代,新闻信息管理系统对于各类机构和企业来说是至关重要的。它能够帮助用户高效地管理新闻信息,提升信息传播的效率和准确性。随着技术的不断发展,采用先进的技术手段来构建新闻信息管理系统已经成为一种趋势。 ## 1.2 目的和意义 本文旨在通过使用Spring Boot框架构建一个新闻信息管理系统,展示系统的基本功能和用户操作示范。通过这个系统,用户可以实现新闻信息的发布、编辑和管理,同时也可以进行用户权限管理等操作,提高了信息管理的效率和便利性。 ## 1.3 系统概述 新闻信息管理系统主要包括用户管理模块、新闻管理模块和权限管理模块。

python 实现创建一个文件(绝对路径,但是上级目录可能不存在)的代码

可以使用Python内置的os模块来实现创建一个文件(绝对路径,但是上级目录可能不存在)的代码,具体实现如下: ```python import os # 绝对路径 file_path = '/path/to/file.txt' # 获取文件所在目录 dir_path = os.path.dirname(file_path) # 如果文件所在目录不存在,则递归创建目录 if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) # 创建空文件 open(file_path, 'w').close() ``` 以上代码通过os