conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512))解释一下

时间: 2023-10-09 22:17:04 浏览: 261
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conv2_ex.zip_GPU_conv2_cuda_pointmm5_zip

这段代码是用来定义一个卷积神经网络的结构，其中conv_arch代表了网络的卷积部分的结构。具体来说，每个元组表示一个卷积层的配置，第一个元素表示这一层的卷积核数量，第二个元素表示这一层的输出通道数。因此，这个网络共有5个卷积层，其中第一层有64个卷积核，输出通道数为64，第二层有128个卷积核，输出通道数为128，第三层有256个卷积核，输出通道数为256，第四层有512个卷积核，输出通道数为512，最后一层也有512个卷积核，输出通道数也为512。同时，每两个卷积层之间都有一个池化层进行下采样。
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conv_arch=((1,64),(1,128),(2,256),(2,512)) s_conv_arch=[(p[0],p[1]//4) for p in conv_arch]

在这个代码片段中，conv_arch=((1,64),(1,128),(2,256),(2,512))定义了一个用于配置VGG网络卷积层数量和通道数的元组列表。s_conv_arch=[(p[0],p[1]//4) for p in conv_arch]是对原始conv_arch的一个变换，它...

ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch) lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

首先，它将给定的卷积结构(conv_arch)缩小了4倍(ratio=4)，得到了一个较小的卷积结构(small_conv_arch)。然后，它使用这个较小的卷积结构构造了一个VGG网络(net)。接着，它使用d2l.load_data_fashion_mnist函数加载...

import torch from torch import nn import d2l def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels): layers = [] for _ in range(num_convs): layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)) layers.append(nn.ReLU()) in_channels = out_channels layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)) return nn.Sequential(*layers) conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512)) def vgg(conv_arch): conv_blks = [] in_channels = 3 # 卷积层部分 for (num_convs, out_channels) in conv_arch: conv_blks.append(vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels)) in_channels = out_channels return nn.Sequential( *conv_blks, nn.Flatten(), # 全连接层部分 nn.Linear(out_channels * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(4096, 2048), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5), nn.Linear(2048, 10)) 这部分代码的参数如何修改会提高准确率，net = vgg(conv_arch) X = torch.randn(size=(1, 3, 224, 224)) for blk in net: X = blk(X) print(blk.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape) ratio = 4 small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch] net = vgg(small_conv_arch)这一部分代码有需要改哪些参数会提高准确率，lr, num_epochs, batch_size = 0.01, 60, 64 train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=224) d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())这一部分代码中的参怎么改会提高准确率？

对于第一部分代码，可以修改卷积层数量、卷积核大小、全连接层数量以及Dropout概率等参数来提高准确率。例如，可以增加卷积层数量、减小卷积核大小、增加全连接层数量或者减小Dropout概率等。 ...

small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch]

其中，conv_arch 是原始的卷积神经网络结构，每个元素表示一层卷积层的输出通道数和卷积核大小，如 (64, 3) 表示一个输出通道数为 64、卷积核大小为 3x3 的卷积层。pair[1] // ratio 表示将当前卷积层的输出...

small_conv_arch = [(pair[0],pair[1]//ratio) for pair in conv_arch]

This code takes the convolutional architecture specified in the variable conv_arch and down-samples it by a factor of ratio. Specifically, it creates a new list small_conv_arch where each pair...

分析这段代码small_conv_arch = [(pair[0],pair[1]//ratio) for pair in conv_arch]

举个例子，如果原来的卷积神经网络结构为[(64, 3), (128, 64), (256, 128)]，ratio为2，则经过代码处理后得到的压缩后的卷积神经网络结构为[(64, 2), (128, 32), (256, 64)]，即每层的通道数都缩小了一半。

conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512))这个代码是指滤波器吗

不完全是。这段代码是指深度卷积神经网络中的卷积层的结构，每个元组...具体来说，这个conv_arch表示这个网络共有5个卷积层，第一层有64个滤波器，第二层有128个滤波器，第三、四、五层分别有256、512、512个滤波器。

class visible_module(nn.Module): def __init__(self, arch='resnet50'): super(visible_module, self).__init__() model_v = resnet50(pretrained=True, last_conv_stride=1, last_conv_dilation=1) # avg pooling to global pooling self.visible = model_v def forward(self, x): x = self.visible.conv1(x) x = self.visible.bn1(x) x = self.visible.relu(x) x = self.visible.maxpool(x) return x这段代码的作用是什么？能否详细解释一下每一行的意思？

第 2 行：在该类中定义了一个构造函数 __init__，该函数接受一个参数 arch，默认值为 resnet50。 第 3 行：调用父类 nn.Module 的构造函数。 第 5 行：创建一个预训练的 ResNet50 模型，并将其保存在变量 ...

def _resnetRGBD(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNetRGBD(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码实现了一个RGB-D图像的ResNet模型，其中包含了一个_resnetRGBD函数，该...在加载参数时，会将模型中的conv1.weight参数跳过，因为这个参数的维度与预训练模型不一致。最后，函数返回加载了预训练参数的模型。

def _resnet(arch, block, layers, pretrained, progress, **kwargs): model = ResNet(block, layers, **kwargs) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch], progress=progress) # w_dict = checkpoint['model_state'] model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) # if key == 'conv1.weight': # continue model_dict[key] = state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) # model.load_state_dict(state_dict) return model

这段代码中的 _resnet 函数实现了一个 ResNet 网络的加载过程，其中 ResNet 类是一个 ResNet 网络的实现，load_state_dict_from_url 函数用于从官方预训练模型的 URL 中下载预训练模型的参数，model.state_...

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False, **kwargs): model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

这段代码定义了一个名为 xceptionRGBD 的函数，函数的作用是返回一个...在这个过程中，代码会跳过 conv1.weight 权重，因为该权重的维度与预训练权重不匹配。最后，将匹配后的 state_dict 加载到模型中，并返回该模型。

def xceptionRGBD(arch,pretrained=False,**kwargs): """ Construct Xception. """ model = XceptionRGBD(**kwargs) if pretrained: model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['xception'])) model_dict = model.state_dict() model_keys = model_dict.keys() state_keys = model.state_dict.keys() for key in model_keys: if key in state_keys: # print(key) if key == 'conv1.weight': continue model_dict[key] = model.state_dict[key] model.load_state_dict(model_dict, strict=True) return model

然后，为了使新模型与预训练模型的参数匹配，它会对conv1.weight以外的所有参数进行复制。如果conv1.weight的形状不匹配，它会跳过这个参数的复制。 需要注意的是，代码中使用了model_zoo.load_url()函数来下载预...

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn....

请修改如下代码： def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config): # 定义输入层 input_data1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) input_data2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # 定义 LSTM 模型 ... # 使用 GARCH 模型预测波动率 am = arch.arch_model(trainY, vol='GARCH', p=1, q=1) res = am.fit() volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values # 将预测结果和波动率相乘，得到最终的预测结果 pred = model.predict([trainX1, trainX2]) pred = pred * np.sqrt(volatility) # 将预测结果作为一个新的特征加入到模型中 new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状 concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature]) res = Activation('sigmoid')(concat) # 定义模型并返回 model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) return model

conv_out1 = Conv1D(filters=config['conv_filters'], kernel_size=config['conv_kernel_size'], activation='relu')(lstm_out1) conv_out2 = Conv1D(filters=config['conv_filters'], kernel_size=config['conv_...
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