class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)
时间: 2023-12-03 12:04:47 浏览: 40
这是一个典型的卷积神经网络模型定义,包括两个卷积层和两个全连接层。在__init__函数中,首先调用父类的构造函数进行初始化,然后定义了四个网络层:两个卷积层和两个全连接层。其中,第一个卷积层输入通道为1,输出通道为10,卷积核大小为5x5;第二个卷积层输入通道为10,输出通道为20,卷积核大小为5x5;第一个全连接层输入大小为320,输出大小为120;第二个全连接层输入大小为120,输出大小为84。
在forward函数中,首先对输入进行第一层卷积和ReLU激活,然后进行第一层池化,再进行第二层卷积和ReLU激活,再进行第二层池化。之后将输出展平成一维向量,输入到第一个全连接层中进行ReLU激活,最后输入到第二个全连接层中得到最终的输出,再通过log_softmax函数转换为概率分布。
需要注意的是,这个模型的输入数据应该是二维的图像数据,大小为28x28,通道数为1。在前向传播过程中,数据依次通过卷积层、ReLU激活、池化层、全连接层,最终输出一个大小为10的概率分布,对应10个类别的概率值。
相关问题
class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解
这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说,它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`,并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。
在 PyTorch 中,所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类,并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数,因此这个模型的结构是固定的,不能根据不同的输入数据进行调整。
下面是一个示例,展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100) # 全连接层,输入维度为 10,输出维度为 100
self.relu = nn.ReLU() # ReLU 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(100, 1) # 全连接层,输入维度为 100,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中,我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的,不需要手动指定。
`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中,我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量,表示模型的输入数据。在前向传播过程中,我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换,最终得到模型的输出结果。在这个例子中,我们的模型输出的是一个标量值。
class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
在这段代码中,定义了一个名为Tudui的类,它继承自nn.Module类。在类的构造函数中,调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。