用中文解释 def __init__(self, num_classes=77): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=5), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), ) self.classifier = nn.Linear(256, num_classes)
时间: 2023-09-15 18:22:34 浏览: 45
这是 PyTorch 中的 AlexNet 类的构造函数。它定义了 AlexNet 模型的架构,这是一种深度卷积神经网络,用于图像分类任务。
该模型由两个主要部分组成:特征提取器和分类器。特征提取器由多个卷积层和最大池化层组成,用于从输入图像中提取高级特征。分类器是一个全连接层,将提取的特征映射到输出类别。
该模型的输入是一个具有至少 227 像素高度和宽度的 3 通道图像。输出是 77 个可能类别的概率分布(默认情况下)。
总的来说,该模型对于图像分类任务非常有效,并在几个基准数据集上取得了最先进的性能。
相关问题
def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False): super(AlexNet, self).__init__()
这段代码是什么意思?
这段代码是AlexNet神经网络模型的初始化函数,其中num_classes表示最终输出的类别数,init_weights表示是否要对模型的权重进行初始化。super(AlexNet, self).__init__()表示调用父类的初始化函数,即nn.Module的初始化函数。
class DepressionDiagnosisModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(DepressionDiagnosisModel, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.features = nn.Sequential( # 定义模型的特征提取部分 ) self.classifier = nn.Sequential( # 定义模型的分类器部分 ) self.old_model = None self.old_classes = 0
这段代码定义了一个名为 "DepressionDiagnosisModel" 的类,继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。该类的构造函数接受一个参数 "num_classes",表示分类任务的类别数。在构造函数中,首先调用父类构造函数初始化模型,然后定义了三个成员变量:
- self.num_classes:表示分类任务的类别数。
- self.features:是一个 nn.Sequential 对象,用于定义模型的特征提取部分,可以由多个 nn.Module 组成。
- self.classifier:也是一个 nn.Sequential 对象,用于定义模型的分类器部分,可以由多个 nn.Module 组成。
同时,还定义了两个成员变量,分别是 self.old_model 和 self.old_classes,用于存储模型在增量学习中旧模型和旧类别的信息。
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