def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride): super(ConvLayer, self).__init__()
时间: 2023-12-02 10:05:59 浏览: 46
这是一个卷积层(Convolutional Layer)的构造函数,其中包含四个参数:
- in_channels:输入通道数(即上一层输出的特征图深度)
- out_channels:输出通道数(即该层卷积核的个数,也是该层输出的特征图深度)
- kernel_size:卷积核的大小(可以是一个整数,表示高和宽相同的卷积核,也可以是一个元组,表示高和宽不同的卷积核)
- stride:卷积核的步长
该函数的第一行调用了父类的构造函数,即 nn.Module 的构造函数。这是必须的,因为 ConvLayer 类是 nn.Module 的子类,必须调用父类的构造函数以完成一些初始化操作。
相关问题
补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):
class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层,输入通道数为1,输出通道数为6,卷积核大小为5*5
self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
# 定义第二个卷积层,输入通道数为6,输出通道数为16,卷积核大小为5*5
self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
# 定义第三个全连接层,输入神经元个数为16*5*5,输出神经元个数为120
self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120)
# 定义第四个全连接层,输入神经元个数为120,输出神经元个数为84
self.fc2 = paddle.nn.Linear(in_features=120, out_features=84)
# 定义第五个全连接层,输入神经元个数为84,输出神经元个数为10
self.fc3 = paddle.nn.Linear(in_features=84, out_features=10)
def forward(self, x):
# 卷积层->激活函数->池化层
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
# 卷积层->激活函数->池化层
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
# 将tensor展开成一维的
x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
# 三个全连接层->激活函数
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
补全以下LeNet网络模型代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self):
class LeNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
self.pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1)
self.pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, 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)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = F.relu(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = F.relu(x)
x = self.pool2(x)
x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
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