self.conv1 = nn.Conv2d(《-3-》,mid_channels,3,1,1) 请补充代码
时间: 2023-09-26 07:13:56 浏览: 46
可以根据自己的需求来确定输入通道数,以下是一个示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, mid_channels):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
return x
# Example usage:
model = MyModel(in_channels=3, mid_channels=16)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # example input tensor
output_tensor = model(input_tensor)
print(output_tensor.shape) # should print: torch.Size([1, 16, 224, 224])
```
在这个示例代码中,`in_channels` 被设定为 3,表示输入的特征图有 3 个通道(即 RGB 图像)。`mid_channels` 是中间的通道数,可以根据需要自行设定。然后我们定义了一个 `MyModel` 类,其中包含了一个 `Conv2d` 层。在 `forward` 方法中,我们将输入张量 `x` 传递给这个卷积层,然后返回输出张量。
最后,我们创建了一个 `MyModel` 实例,使用一个随机输入张量进行前向传播,并打印输出张量的形状。