if isinstance(m,nn.Conv2d)

时间: 2023-10-16 09:06:11 浏览: 131
这段代码中的`if isinstance(m, nn.Conv2d)`是用来判断`m`是否是`nn.Conv2d`的实例。如果是，那么就执行相应的操作。它用于对神经网络模型中的卷积层进行参数初始化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [pytorch应用（三）参数初始化](https://blog.csdn.net/weixin_41680653/article/details/93977189)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [神经网络参数初始化](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/124391335)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.02) if m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init....

if isinstance(m, nn.Conv2d):

在这里，我们使用 isinstance() 函数检查变量 m 是否为 nn.Conv2d 类型的实例，如果是则返回 True，否则返回 False。 nn.Conv2d 是 PyTorch 中的卷积层，用于处理二维图像数据，例如在图像分类和目标检测等任务中...

for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): kaiming_normal_(m.weight, 0.1) if m.bias is not None: constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): constant_(m.weight, 1) constant_(m.bias, 0)

这段代码是模型类StrainNetF中的一个方法，用于初始化模型的重和偏置。 在这个方法中，使用了一个循环遍历型的所有子模块（包括卷积层、转置卷积层和批量归一化层）。 对于卷积层和转置卷积层，使用了kaiming_...

分析以下代码结构import torch import torch.nn as nn import torch.nn.init as init def initialize_weights(net_l, scale=1): if not isinstance(net_l, list): net_l = [net_l] for net in net_l: for m in net.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Conv3

elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): init.constant_(m.weight, 1) init.constant_(m.bias, 0) 这段代码是用来初始化神经网络的权重和偏置的。它首先判断网络是否是一个列表，如果不是则将其转化为一个列表。...

if isinstance(module, nn.Conv2d):

这是一个Python代码片段，用于判断一个变量module是否是PyTorch中的nn.Conv2d类的实例。nn.Conv2d是PyTorch中的一个卷积层模块，用于处理二维图像数据。isinstance()是Python内置函数，用于判断一个对象是否是指定类...

if isinstance(layer, nn.Linear) or isinstance(layer, nn.Conv2d): nn.init.xavier_normal_(layer.weight.data)

在代码中，首先使用isinstance函数判断layer是否为nn.Linear或nn.Conv2d的实例。如果是，则执行权重初始化操作。具体步骤如下： - layer.weight.data：表示获取layer对象的权重数据。 - nn.init.xavier_normal_：...

isinstance(m, nn.Conv2d):

这是一个 Python 代码问题，isinstance() 函数用于判断一个对象是否是指定类的实例，nn.Conv2d 是 PyTorch 中的卷积层类，因此这个问题的回答是：如果 m 是 nn.Conv2d 的实例，则返回 True，否则返回 False。

if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') 这行代码的作用是对卷积层（nn.Conv2d）的权重进行初始化。具体步骤如下： 1. isinstance(m, nn....

解释pythton代码：if isinstance(module, (nn.Conv2d, nn.Linear)):

这段 Python 代码使用了 isinstance() 函数来判断一个变量 module 是否是 nn.Conv2d 或 nn.Linear 类型的实例。 如果 module 是 nn.Conv2d 或 nn.Linear 类型的实例，则条件成立，if 语句的代码块将被执行。否则，...

class Conv_ReLU_Block(nn.Module):#定义了ConvReLU()类，继承了nn.Module父类。 def __init__(self): super(Conv_ReLU_Block, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#定义了对象变量self.conv，属性是{nn.Conv2d()}对象，实际上self.conv是{nn.Conv2d()}类的实例化，实例化时需要参数。 self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x):#定义了forward()方法，对输入进行操作 return self.relu(self.conv(x))#卷积和激活的一个框，下次可以直接调用 # x = self.conv(x)实际上为x = self.conv.forward(x)，调用了nn.Conv2d()的forward()函数，由于大家都继承了nn.Module父类，根据nn.Module的使用方法，.forward()不写，直接写object(input) class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.residual_layer = self.make_layer(Conv_ReLU_Block, 18)#调用Conv_ReLU_Block，重复18个Conv_ReLU_Block模块 self.input = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层放大 self.output = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层缩小 self.relu = nn.ReLU(inplace=True)#19-22初始化网络层 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, sqrt(2. / n)) def make_layer(self, block, num_of_layer):#把Conv_ReLU_Block做一个循环，封装在 layers = [] for _ in range(num_of_layer): layers.append(block()) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x):#网络的整体的结构 residual = x out = self.relu(self.input(x))#增加通道数 out = self.residual_layer(out)#通过18层 out = self.output(out)#输出，降通道数 out = torch.add(out, residual)#做了一个残差连接 return out

Conv_ReLU_Block 类继承了 PyTorch 中的 nn.Module，表示它是一个可训练的模型组件。它的初始化函数中定义了一个卷积层 self.conv 和一个 ReLU 激活函数 self.relu。在 forward 方法中，将输入张量 x ...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.residual_layer = self.make_layer(Conv_ReLU_Block, 18)#调用Conv_ReLU_Block，重复18个Conv_ReLU_Block模块 self.input = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层放大 self.output = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)#通道层缩小 self.relu = nn.ReLU(inplace=True)#19-22初始化网络层 for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, sqrt(2. / n))

该模型包含了一个残差层（residual_layer）...这些层被初始化为 nn.Conv2d、nn.ReLU 和 nn.ReLU(inplace=True) 类型。最后，该代码还对网络中的所有卷积层进行了权重初始化，使用的是均值为 0，方差为 2/n 的正态分布。

解释代码： def _initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / (n + float("1e-8")))) if m.bias is not None: m.bias.data.zero_() elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(0.5) m.bias.data.zero_() elif isinstance(m, nn.Linear): m.weight.data.normal_(0, 0.01) m.bias.data.zero_()

其中，对于卷积层（nn.Conv2d），采用了Kaiming He（何凯明）等人提出的初始化方式，即从均值为0、标准差为根据输入和输出通道数动态变化的正态分布中采样。同时对于偏移（bias），采用了0初始化。对于批归一化层...

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d，加入到：class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中，请给出修改后的代码

nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2...

解释这段代码 def init_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out') if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): init.constant_(m.weight, 1) init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): init.normal_(m.weight, std=0.001) if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): sa = self.sa(x) ca = self.ca(sa)

它遍历模型的每个模块，如果是卷积层(nn.Conv2d)，则使用kaiming_normal_方法初始化权重，使用constant_方法将偏置初始化为0；如果是批归一化层(nn.BatchNorm2d)，则将权重初始化为1，偏置初始化为0；如果是...

def _initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n)) if m.bias is not None: m.bias.data.zero_() elif isinstance(m, BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1) m.bias.data.zero_() elif isinstance(m, nn.Linear): n = m.weight.size(1) m.weight.data.normal_(0, 0.01) m.bias.data.zero_()

可以看到，对于Conv2d层，权重使用标准正态分布初始化，偏置使用零初始化。对于BatchNorm2d层，权重使用全1初始化，偏置使用零初始化。对于Linear层，权重使用均值为0，标准差为0.01的正态分布初始化，偏置使用零...

class Conv(nn.Module): # Standard convolution def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x))

__init__函数中，定义了一个卷积层和一个批归一化层，其中nn.Conv2d是一个二维卷积层，它的输入和输出都是四维张量，第一个参数c1是输入通道数，第二个参数c2是输出通道数，k是卷积核大小，s是卷积步长，p是卷积的...

这段代码好像没有作用 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, nn.Conv2d): if 'conv_block.1.conv_block.0' in name: # 匹配预训练模型的权重 weight = pretrained_model['residual_blocks.0.conv_block1.conv_block.0.weight'] # 修改权重的形状以匹配当前模型 weight = weight.permute(1, 0, 2, 3).contiguous() # 使用weight_norm函数来初始化当前模型的权重 module.weight = weight_norm(nn.Parameter(weight), dim=0)

需要注意的是，这段代码中的具体字符串 'conv_block.1.conv_block.0' 和预训练模型中的权重名称 'residual_blocks.0.conv_block1.conv_block.0.weight' 是特定于某个模型的，可能不适用于其他模型。因此，在使用这段...

# 匹配预训练模型的权重 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, nn.Conv2d): if 'conv_block.1.conv_block.0' in name: # 匹配预训练模型的权重 weight = pretrained_model['residual_blocks.0.conv_block1.conv_block.0.weight'] # 修改权重的形状以匹配当前模型 weight = weight.permute(1, 0, 2, 3).contiguous() # 使用weight_norm函数来初始化当前模型的权重 module.weight = weight_norm(nn.Parameter(weight), dim=0)

2. 当发现某个卷积层的名称中包含字符串 'conv_block.1.conv_block.0' 时，说明该层需要匹配预训练模型的权重。 3. 从预训练模型中获取对应层的权重。 4. 修改预训练模型中权重的形状，以匹配新的模型中该层的权重...

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