class AutoEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(AutoEncoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,16,3,stride=3,padding=1), # b, 16, 10, 10, N=[(input_size-kernel_size+2*padding)/stride]+1,(向下取整) nn.ReLU(inplace=True), # 产生的计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内(显)存,同时还可以省去反复申请和释放内存的时间。但是会对原变量覆盖,只要不带来错误就用。 nn.MaxPool2d(2, stride=2), # b,16, 5, 5,N = [(input_size-kernel_size)/stride]+1,(向下取整) nn.Conv2d(16, 8, 3, stride=2, padding=1), # b,8,3,3 nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, stride=1) # b,8,2,2 ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(8, 16, 3,stride=2), # b, 16, 5, 5 ,按住ctrl,鼠标点击ConvTranspose2d可查看形状计算公式 nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(16, 8, 5,stride=3, padding=1), # b, 8, 15, 15 nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(8, 1, 2,stride=2, padding=1), # b, 1, 28, 28 nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x
时间: 2023-06-18 18:03:56 浏览: 60
这是一个基本的自编码器模型,用于图像压缩和重建。它包括一个编码器和一个解码器,其中编码器将输入图像压缩到低维度表示,解码器将低维度表示还原成原始图像。具体来说,该模型的编码器包括两个卷积层和两个最大池化层,用于从输入图像中提取特征并将其压缩到低维度表示。解码器包括三个转置卷积层和一个 Tanh 激活函数,用于将低维度表示还原成原始图像。整个模型的目标是最小化输入图像和重建图像之间的重构误差。
相关问题
class AutoEncoder(nn.Module):
这是一个 PyTorch 中的自编码器模型类定义,自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,它可以将输入数据压缩成一种更紧凑的表示,并尽可能地恢复原始数据。该模型包含编码器和解码器两个部分,其中编码器将输入数据映射到一个隐藏表示,解码器则将该隐藏表示映射回原始数据空间。以下是一个示例的自编码器模型类定义:
```python
import torch.nn as nn
class AutoEncoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
super(AutoEncoder, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_dim, input_dim),
nn.Sigmoid(),
)
def forward(self, x):
encoded = self.encoder(x)
decoded = self.decoder(encoded)
return decoded
```
其中,`input_dim` 表示输入数据的维度,`hidden_dim` 表示隐藏层的维度。在构造函数中,我们定义了编码器和解码器两个子模块,分别用 `nn.Sequential` 封装了两个线性层和一个激活函数,其中编码器的激活函数为 ReLU,解码器的激活函数为 Sigmoid。在 `forward` 方法中,我们先将输入数据通过编码器得到隐藏表示,然后将该隐藏表示通过解码器得到重构后的数据。
class Autoencoder(nn.Module): def __init__(self): super(Autoencoder, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(True), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) )
这是一个PyTorch中的自编码器模型,主要包含了编码器和解码器两个部分。上面的代码定义了编码器部分,它包含三个卷积层和池化层,用于将输入的图像数据逐步压缩为一个较小的向量表示。具体来说,输入的图像大小为 3xHxW,其中3表示RGB三个通道,H和W分别表示图像的高度和宽度。第一层卷积层将输入的3通道图像转换为32个特征图,然后通过ReLU激活函数进行非线性变换。接下来的池化层将特征图的大小缩小为原来的一半。接着进行两次与之前类似的卷积和池化操作,将特征图的数量分别增加为64和128,同时将特征图的大小进一步缩小。最终得到的特征图大小为 128x(H/8)x(W/8),其中H/8和W/8表示经过三次池化后图像的高度和宽度都缩小了8倍。
在实际使用中,还需要定义解码器部分,其结构与编码器部分相似,但是卷积层和池化层的顺序需要颠倒,同时卷积层的输出通道数也需要逐渐减少。最终解码器的输出大小应该与原始输入的大小相同,这样才能将压缩后的特征向量解码为原始的图像数据。
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