def __init__(self, M_Num, N_Num): self.M = M_Num self.N = N_Num super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, M_Num, kernel_size=(4, 8), padding="same"), nn.Tanh(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)), nn.Conv2d(M_Num, M_Num, kernel_size=(4, 2), padding="same"), nn.Tanh(), nn.MaxPool2d(stride=(2, 2), kernel_size=(2, 2)), nn.Conv2d(M_Num, M_Num, kernel_size=(4, 2), stride=(1, 1), padding="same"), nn.Tanh(), ) self.dense = nn.Sequential( nn.Linear(6 * 18 * M_Num, N_Num), nn.Linear(N_Num, 23))

时间: 2023-10-02 14:12:19 浏览: 153
这是一个神经网络模型的定义。在初始化函数 `__init__` 中,除了保存传入的 `M_Num` 和 `N_Num` 为类的成员变量外,还调用了父类的初始化函数 `super().__init__()`。 接着定义了一个卷积层 `self.conv`,它由多个操作组成,包括卷积层、激活函数和最大池化层。这些操作会对输入进行一系列的处理和特征提取。 最后定义了一个全连接层 `self.dense`,它由两个线性层组成,其中第一个线性层将卷积层的输出展平成一维向量,然后经过一个激活函数,最后通过第二个线性层得到最终的输出。 整个模型的结构是输入层 -> 卷积层 -> 全连接层 -> 输出层。
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class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

这段代码定义了一个名为NeuralNetwork的类,包含了类的构造函数__init__()和一些其他的方法。该类的构造函数__init__()接受一个参数layers_structure,表示神经网络的结构,即每一层的神经元数量。该类还包含了一些其他的属性和方法,包括: - layers_num: 表示神经网络的层数 - param_layers_num: 表示神经网络的参数层数,即除去输入层和输出层的层数 - learning_rate: 表示神经网络的学习率 - num_iterations: 表示神经网络的迭代次数 - x: 表示输入数据 - y: 表示期望输出数据 - w: 表示神经网络的权重参数 - b: 表示神经网络的偏置参数 - costs: 表示每次迭代的损失值 - print_cost: 表示是否打印每次迭代的损失值 该类还包含了一些其他方法,包括set_learning_rate()、set_num_iterations()和set_xy()等,用于设置神经网络的学习率、迭代次数和输入数据等。这些方法可以在实例化该类后进行调用。

解释一下 def __init__(self, mnistDataset='mnist.h5', mode='standard', transform=None, background='zeros', num_frames=20, batch_size=1, image_size=64, num_digits=2, step_length=0.1): self.mode_ = mode self.background_ = background self.seq_length_ = num_frames self.batch_size_ = batch_size self.image_size_ = image_size self.num_digits_ = num_digits self.step_length_ = step_length self.dataset_size_ = 20000 # The dataset is really infinite. This is just for validation. self.digit_size_ = 28 self.frame_size_ = self.image_size_ ** 2 self.num_channels_ = 1 self.transform_ = transform

这是一个 Python 类初始化函数,用于初始化实例对象的属性值。这个类是用于处理手写数字识别的数据集,其中参数的含义如下: - mnistDataset:存储手写数字数据集的文件名,默认为 'mnist.h5'。 - mode:数据集处理模式,默认为 'standard',表示标准模式。 - transform:数据集转换函数,默认为 None。 - background:生成图像中数字背景的方法,默认为 'zeros',表示使用全黑背景。 - num_frames:数字随时间变化的总帧数,默认为 20。 - batch_size:批处理大小,默认为 1。 - image_size:生成图像的大小,默认为 64。 - num_digits:每个图像中包含的数字个数,默认为 2。 - step_length:数字运动的步长,默认为 0.1。 - dataset_size:数据集中的样本数量,默认为 20000。
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请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

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