class GoogLeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super().__init__() self.b1=paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Conv2D(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=7,stride=2,padding="same"), #补充 paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b2=paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Conv2D(in_channels=64,out_channels=64,kernel_size=1,padding="valid"), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.Conv2D(in_channels=64,out_channels=192,kernel_size=3,padding="same"), paddle.nn.ReLU(), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b3=paddle.nn.Sequential( Inception(192,64,(96,128),(16,32),32), Inception(256,128,(128,192),(32,96),64), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b4=paddle.nn.Sequential( Inception(480,192,(96,208),(16,48),64), Inception(512,160,(112,224),(24,64),64), Inception(512,128,(128,256),(24,64),64), Inception(512,112,(144,288),(32,64),64), Inception(528,256,(160,320),(32,128),128), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=3,stride=2,padding="same") ) self.b5=paddle.nn.Sequential( Inception(832,256,(160,320),(32,128),128), Inception(832,384,(192,384),(48,128),128), paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=7,stride=1,padding="same") ) self.b6=paddle.nn.Sequential( paddle.nn.Flatten(), paddle.nn.Dropout(p=0.4), paddle.nn.Linear(in_features=1024*7*7,out_features=17) ) def forward(self,x): #补充 x=self.b1(x) x=self.b2(x) x=self.b3(x) x=self.b4(x) x=self.b5(x) x=self.b6(x) return x google=GoogLeNet()#创建网络对象 paddle.summary(google,(1,3,224,224))#显示网络结构信息 这段代码中如何去看输出层神经元个数
时间: 2023-09-18 15:10:23 浏览: 59
在这段代码中,我们可以看到输出层的神经元个数是通过定义网络模型时的`paddle.nn.Linear`层的`out_features`参数指定的。在这个例子中,输出层的神经元个数为17,即分类的种数:
```python
paddle.nn.Linear(in_features=1024*7*7,out_features=17)
```
此外,我们还可以使用`paddle.summary`函数来查看网络模型的详细结构信息,包括每一层的输入输出形状和参数数量。这个函数的第一个参数是网络模型对象,第二个参数是输入数据的形状。在这个例子中,我们可以通过以下方式查看网络模型结构信息:
```python
google = GoogLeNet()
paddle.summary(google, (1, 3, 224, 224))
```
这个函数的输出中包含了每一层的名称、类型、输入输出形状和参数数量等信息,可以帮助我们更好地了解网络模型的结构和参数情况。
相关问题
import paddle.nn as nn import paddle # 定义RNN网络 class MyRNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): #定义RNN网络 def forward(self, x): #设置网络架构补充代码
以下是一个简单的RNN网络的完整代码示例:
```
import paddle.nn as nn
import paddle
class MyRNN(paddle.nn.Layer):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(MyRNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
# 定义RNN网络
self.rnn = nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,
num_layers=num_layers, nonlinearity='tanh', time_major=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
# 设置网络架构
h0 = paddle.zeros([self.num_layers, x.shape[1], self.hidden_size])
out, hn = self.rnn(x, h0)
out = self.fc(out[-1])
return out
```
在这个例子中,我们定义了一个RNN网络,包含一个RNN层和一个全连接层。`__init__`函数中,我们传入了输入大小`input_size`、隐藏层大小`hidden_size`、层数`num_layers`和输出大小`output_size`,并用这些参数初始化了RNN和全连接层。在`forward`函数中,我们首先定义了初始的隐藏状态`h0`,然后将输入`x`和`h0`传入RNN层,得到输出`out`和最终的隐藏状态`hn`。接着,我们取`out`中的最后一个时间步的输出,并将其传入全连接层得到输出结果。
class LeNet5(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv1=paddle.nn.Conv2D(in_channels=1,out_channel=6,kernel_size=5) self.avgpool1=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.conv2=paddle.nn.Conv2D(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5) self.avgpool2=paddle.nn.AvPool2D(kernel_size=2,stride=2) self.flatten=paddle.nn.Flatten() self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=400,out_features=120) self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120,out_features=84) self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)在pytorch中如何表示
在 PyTorch 中,可以使用以下代码表示该 LeNet5 模型:
```
import torch.nn as nn
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5)
self.avgpool1=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5)
self.avgpool2=nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2)
self.flatten=nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=400,out_features=120)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)
self.fc3 = nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
```
其中,需要引入 `torch.nn` 模块,将 `nn.Conv2d`、`nn.AvgPool2d`、`nn.Flatten`、`nn.Linear` 替换掉原来的 `paddle.nn`。