𝐶1 𝑇 (𝑛) = Conv2DTranspose(𝑛, ‘‘same’’) → BN → tanh,如何用代码实现
时间: 2024-05-06 08:14:57 浏览: 14
你可以使用 Keras 中的 `Conv2DTranspose`、`BatchNormalization` 和 `Activation` 函数来实现该层:
```python
from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose, BatchNormalization, Activation
def c1t_layer(n):
layer = Conv2DTranspose(n, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same')
layer = BatchNormalization()(layer)
layer = Activation('tanh')(layer)
return layer
```
其中,`kernel_size`、`strides` 和 `padding` 参数分别指定了卷积核大小、卷积步长和填充方式,这些参数可以根据具体情况进行调整。
相关问题
𝐶1 𝑇 (𝑛) = Conv2DTranspose(𝑛, ‘‘same’’) → BN → tanh,如何用pytorch实现
在 PyTorch 中,可以使用 `nn.ConvTranspose2d` 实现转置卷积,使用 `nn.BatchNorm2d` 实现批量归一化,使用 `nn.Tanh` 实现双曲正切激活函数。下面是使用 PyTorch 实现 C1T(n) 的示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class C1T(nn.Module):
def __init__(self, n):
super().__init__()
self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(n, n, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(n)
self.tanh = nn.Tanh()
def forward(self, x):
x = self.conv_transpose(x)
x = self.bn(x)
x = self.tanh(x)
return x
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个 `C1T` 类,该类继承自 `nn.Module`。在 `__init__` 方法中,我们定义了一个转置卷积层 `nn.ConvTranspose2d`,一个批量归一化层 `nn.BatchNorm2d` 和一个双曲正切激活函数 `nn.Tanh`。在 `forward` 方法中,我们按照 C1T(n) 的定义顺序将输入 x 依次经过转置卷积层、批量归一化层和双曲正切激活函数,并返回输出结果。
𝐶2 (𝑛) = (Conv2D(𝑛, ‘‘valid’’) → BN → tanh) **2 如何用代码实现
以下是使用Keras实现的代码示例:
```python
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation
def C2(n):
return Activation('tanh')(BatchNormalization()(Conv2D(n, kernel_size=3, padding='valid')(Activation('tanh')(BatchNormalization()(Conv2D(n, kernel_size=3, padding='valid')(input_tensor))))))
```
其中,`n` 是卷积核数量,`input_tensor` 是输入张量。函数 `C2` 返回的是一个类似于 `Conv2D` 的层,可以直接添加到神经网络中去。
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