nn.Linear(num_ftrs, 2)
时间: 2023-10-26 15:40:10 浏览: 37
This code initializes a linear transformation layer in PyTorch with input size `num_ftrs` and output size 2. The layer will perform a matrix multiplication on the input tensor with a weight matrix of shape `(num_ftrs, 2)` and add a bias vector of size 2 to the result. The output tensor will have shape `(batch_size, 2)` where `batch_size` is the number of input samples in the batch. This layer is commonly used as the final layer in a neural network for binary classification tasks, where the output values represent the probability of each class.
相关问题
请解释下面的代码:model=resnet18() num_ftrs=model.fc.in_features model.fc=nn.Linear(num_ftrs,10) model.conv1=nn.Conv2d(1,64,kernel_size=(7,7),stride=(2,2),padding=(3,3),bias=False)
这段代码使用了 PyTorch 深度学习框架,主要做了以下几件事情:
1. 定义了一个名为 "resnet18" 的模型,这是一个 ResNet 模型的一个版本。
2. 定义了一个变量 "num_ftrs",表示模型中全连接层(fc)的输入特征数。
3. 修改了模型中的全连接层,将输入特征数设置为 "num_ftrs",输出特征数设置为 10。
4. 修改了模型中第一个卷积层(conv1),将输入通道数设置为1,输出通道数设置为64,卷积核大小设置为(7,7),步长设置为(2,2),填充设置为(3,3),偏置项设置为False。
这段代码是在对预训练的resnet18模型进行修改,将其输入通道数改成1,输出通道数改成10,这样就可以适应新的数据集。
# 定义模型 model = densenet121(pretrained=True) num_ftrs = model.classifier.in_features model.classifier = nn.Linear(num_ftrs, 4) # 四分类问题,输出节点数为4
这段代码定义了一个使用预训练的DenseNet-121作为特征提取器,并添加了一个四分类问题的全连接层。具体来说,DenseNet-121是一种深度卷积神经网络模型,适用于图像分类任务。在这里,我们使用了预训练的模型,因为它已经在大规模数据集上进行了训练,可以提供更好的特征提取能力。通过替换全连接层,我们可以将模型调整为适用于我们特定的分类问题,输出节点数为4,表示将图像分为4个类别。