model.add(Conv1D(64,5, activation = 'relu',padding='same'))
时间: 2024-01-25 09:01:48 浏览: 24
这是使用Keras构建卷积神经网络时添加一个卷积层的代码。其中`Conv1D`表示使用一维卷积操作,`64`表示输出的通道数,`5`表示卷积核的大小,`activation='relu'`表示激活函数使用ReLU,`padding='same'`表示使用padding填充方式。这一层的作用是提取输入数据的特征。
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帮我用pytorch改写:def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(100, 12))) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(64, return_sequences=True))) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=16, strides=1, padding='same', activation='tanh')) model.add(layers.Permute((2, 1))) return model def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(1, 400))) model.add(layers.Permute((2, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model
以下是使用PyTorch重写的make_generator_model和make_discriminator_model函数:
```python
import torch.nn as nn
def make_generator_model():
model = nn.Sequential(
nn.LSTM(12, 64, bidirectional=True, batch_first=True),
nn.Conv1d(128, 128, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.Conv1d(64, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.Upsample(scale_factor=2),
nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.Conv1d(16, 16, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.Upsample(scale_factor=2),
nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.Tanh(),
nn.Permute((0, 2, 1))
)
return model
def make_discriminator_model():
model = nn.Sequential(
nn.Conv1d(400, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2),
nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
nn.LeakyReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2),
nn.Flatten(),
nn.Linear(256 * 25, 1)
)
return model
```
请注意,这里使用了PyTorch中的模块替换了TensorFlow中的模块。在PyTorch中,nn.LSTM和nn.Conv1d的默认输入格式是(batch_size, seq_len, input_size)和(batch_size, input_channels, seq_len)。另外,使用nn.Linear替换了最后的全连接层。
model=Sequential() embedder = Embedding(len(vocab) + 1, 100, input_length=maxLen, weights=[embedding_matrix], trainable=False) model.add(embedder) model.add(Conv1D(filters=256,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')) model.add(MaxPool1D(maxLen-5,3,padding='same')) model.add(Conv1D(filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(256,activation='relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(units=2,activation='sigmoid')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) #模型训练 history=model.fit(trainSeq, trainCate, batch_size=256, epochs=15,validation_split=0.2)
这段代码是使用 Keras 搭建了一个简单的卷积神经网络模型,用于文本分类任务。模型的输入是一个文本序列,通过 Embedding 层将每个词转化为向量表示,然后经过一系列卷积、池化、全连接等层的处理,最后输出两个类别的概率,用于判断文本属于哪个类别。
其中,Embedding 层的参数是一个词汇表的大小(vocab),一个词向量的维度(100),以及输入的最大长度(maxLen),同时也加载了一个预训练的词向量矩阵(embedding_matrix),并且冻结了该层的训练权重。
Conv1D 层和 MaxPool1D 层是卷积和池化操作,用于提取文本中的特征。
Flatten 层将卷积操作得到的特征展开成一维向量,然后通过 Dropout 层进行正则化,使模型更加健壮。
Dense 层是全连接层,用于输出分类结果。
最后,通过 compile 方法指定了损失函数、优化器和评估指标,并通过 fit 方法对模型进行训练。
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