x = x.view(-1, 6400)
时间: 2023-10-20 09:54:33 浏览: 63
这是一个 PyTorch 代码行,它使用了 `view` 函数来改变一个张量的形状。在这个例子中,张量 `x` 的形状被改变为 `(batch_size, 6400)`,其中 `batch_size` 是一个动态决定的维度。通过将 `-1` 传递给 `view` 函数,PyTorch 可以根据张量的总元素数量和其他维度的大小来自动计算 `batch_size` 的值。这样做的目的通常是为了将张量重新形状以适应特定的模型或操作的需求。
相关问题
x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = x.view(-1, 64*7*7)写出forward里加入dropout层的变化
可以在每个层的输出之后加上一个dropout层,在训练过程中随机失活一部分神经元,以减少过拟合的风险。修改后的代码如下:
```python
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.2) # 加入dropout层
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) # 加入dropout层
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=64*7*7, out_features=1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=1024, out_features=10))
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
x = self.dropout1(x) # 加入dropout层
x = self.layer2(x)
x = self.dropout2(x) # 加入dropout层
x = x.view(-1, 64*7*7)
x = self.fc(x)
return x
```
在实际使用中,我们可以根据数据集和模型的表现调整dropout层的概率,以达到更好的效果。
class CNNmodel(nn.Module): def __init__(self): super(CNNmodel, self).__init__() self.conv1d = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=2) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.Linear1 = nn.Linear(64*75, 50) self.Linear2 = nn.Linear(50, 1) def forward(self, x): x = self.conv1d(x) x = self.relu(x) x = x.view(-1) x = self.Linear1(x) x = self.relu(x) x = self.Linear2(x) return x报错
这段代码存在一些问题,导致运行时报错。以下是可能出现的问题及解决方法:
1. `x = x.view(-1)`这一行应该改为`x = x.view(-1, 64*75)`,因为在前面`self.conv1d`的输出通道数为64,而输出的feature map长度为75,需要将其展平后输入全连接层。
2. `self.Linear2 = nn.Linear(50, 1)`中的1代表输出的类别数,如果是二分类问题,应该改为`self.Linear2 = nn.Linear(50, 2)`,并在模型的输出处加上softmax激活函数。
修改后的代码如下:
```
class CNNmodel(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNNmodel, self).__init__()
self.conv1d = nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=2)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.Linear1 = nn.Linear(64*75, 50)
self.Linear2 = nn.Linear(50, 2)
def forward(self, x):
x = self.conv1d(x)
x = self.relu(x)
x = x.view(-1, 64*75)
x = self.Linear1(x)
x = self.relu(x)
x = self.Linear2(x)
x = F.softmax(x, dim=1)
return x
```