torchvision 0.15.1 的 ConvBNReLU
时间: 2023-06-12 14:07:10 浏览: 55
`ConvBNReLU` 是 `torchvision` 中的一个层,它将卷积、批归一化和 ReLU 激活函数结合在一起。它的定义如下:
```python
class ConvBNReLU(nn.Sequential):
def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1):
padding = (kernel_size - 1) // 2
super(ConvBNReLU, self).__init__(
nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, groups=groups, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_planes),
nn.ReLU(inplace=True)
)
```
其中,`in_planes` 是输入特征图的通道数,`out_planes` 是输出特征图的通道数,`kernel_size` 是卷积核大小,`stride` 是卷积步长,`groups` 是卷积分组数。该层的作用是将输入特征图进行卷积、批归一化和 ReLU 操作,并输出特征图。
相关问题
torchvision 0.15.1 的 ConvBNReLU类 在哪可以调用
`ConvBNReLU` 是 PyTorch 1.7.0 新增的模块,需要使用 PyTorch 1.7.0 或更高版本才能调用。在 PyTorch 中,可以通过以下方式调用 `ConvBNReLU`:
```python
import torch.nn as nn
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
# 定义一个包含 ConvBNReLU 的网络
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.convbnrelu = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
x = self.convbnrelu(x)
return x
# 加载预训练模型
model = MyNet()
state_dict = load_state_dict_from_url('https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
# 使用模型进行前向传播
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
y = model(x)
```
在上面的代码中,首先定义了一个包含 `ConvBNReLU` 的网络 `MyNet`,然后使用 `load_state_dict_from_url` 函数加载了一个预训练的 ResNet18 模型的参数,最后使用模型对输入数据进行前向传播,得到输出结果 `y`。
torchvision 0.15.1 没有 utils
在 torchvision 0.15.1 中,确实没有 `utils` 模块。这是因为在 torchvision 0.9.0 中,`torchvision.utils` 这个模块被移除了,并且一些常用的函数被移到了其他模块中。
如果你需要使用 `torchvision.utils` 中的一些函数,可以考虑升级到最新版本的 torchvision,或者手动将需要的函数从旧版本的 `utils` 模块中复制到你的代码中。另外,也可以查看 torchvision 的文档,了解每个模块中包含的函数和类。