给出一个包含GLU激活函数的神经网络代码示例,用torch实现
时间: 2023-04-07 15:00:56 浏览: 115
以下是一个使用torch实现的包含GLU激活函数的神经网络代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class GLUNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(GLUNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.glu = nn.GLU(dim=1)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.glu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
这个神经网络包含一个线性层和一个GLU激活函数层,其中GLU激活函数的维度为1。在前向传播过程中,输入数据首先通过线性层,然后通过GLU激活函数层,最后通过另一个线性层得到输出。
相关问题
SwiGLU激活函数开源的代码实现
Swish-Gated Linear Unit(SwiGLU)是一种激活函数,它结合了Swish和GLU(门控线性单元)的优点。SwiGLU具有更好的性能和更快的收敛速度,因此成为深度学习中常用的激活函数之一。
以下是SwiGLU的开源代码实现:
```python
import torch.nn.functional as F
class SwiGLU(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super(SwiGLU, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_channels, in_channels * 2)
def forward(self, x):
x, gate = self.fc1(x).chunk(2, dim=1)
return x * F.sigmoid(gate)
```
在这个实现中,我们首先定义一个具有in_channels输入通道的全连接层fc1,然后将其输出切成两个tensor:x和gate。x与sigmoid(gate)相乘得到SwiGLU的输出。
这段代码可以直接嵌入到您的深度学习模型中,作为一种激活函数来使用。
给出一个模型,用python代码实现自动纹理映射,其中模型文件名称为model.obj
好的,我可以给你提供一个基于Python的纹理映射示例代码,代码中使用了PyOpenGL和PyWavefront库来读取和渲染3D模型,实现自动纹理映射。代码如下:
```python
import pywavefront
import OpenGL.GL as gl
import OpenGL.GLU as glu
import OpenGL.GLUT as glut
import cv2
model = pywavefront.Wavefront('model.obj')
texture = cv2.imread('texture.jpg')
def init():
gl.glClearColor(1.0, 1.0, 1.0, 0.0)
gl.glEnable(gl.GL_DEPTH_TEST)
gl.glEnable(gl.GL_TEXTURE_2D)
def display():
gl.glClear(gl.GL_COLOR_BUFFER_BIT|gl.GL_DEPTH_BUFFER_BIT)
gl.glLoadIdentity()
gl.glTranslatef(0.0, 0.0, -10.0)
gl.glBegin(gl.GL_TRIANGLES)
for name, material in model.materials.items():
gl.glColor(material.diffuse)
for face in model.groups[name]:
if len(face) == 3:
for vertex_i in range(3):
vertex_index = face[vertex_i]
vertex = model.vertices[vertex_index]
texture_coord = model.texcoords[vertex_i][vertex_index]
gl.glTexCoord2f(*texture_coord)
gl.glVertex3f(*vertex)
gl.glEnd()
glut.glutSwapBuffers()
def reshape(width, height):
gl.glViewport(0, 0, width, height)
gl.glMatrixMode(gl.GL_PROJECTION)
gl.glLoadIdentity()
glu.gluPerspective(60.0, float(width)/height, 0.1, 100.0)
gl.glMatrixMode(gl.GL_MODELVIEW)
def main():
glut.glutInit()
glut.glutInitDisplayMode(glut.GLUT_DOUBLE|glut.GLUT_RGBA|glut.GLUT_DEPTH)
glut.glutCreateWindow("Texture Mapping")
glut.glutReshapeWindow(640, 480)
init()
gl.glTexImage2D(gl.GL_TEXTURE_2D, 0, gl.GL_RGB, texture.shape[1], texture.shape[0], 0, gl.GL_BGR, gl.GL_UNSIGNED_BYTE, texture)
gl.glTexParameterf(gl.GL_TEXTURE_2D, gl.GL_TEXTURE_WRAP_S, gl.GL_REPEAT)
gl.glTexParameterf(gl.GL_TEXTURE_2D, gl.GL_TEXTURE_WRAP_T, gl.GL_REPEAT)
gl.glTexParameterf(gl.GL_TEXTURE_2D, gl.GL_TEXTURE_MAG_FILTER, gl.GL_NEAREST)
gl.glTexParameterf(gl.GL_TEXTURE_2D, gl.GL_TEXTURE_MIN_FILTER, gl.GL_NEAREST)
glut.glutDisplayFunc(display)
glut.glutReshapeFunc(reshape)
glut.glutMainLoop()
if __name__ == '__main__':
main()
```
你需要将上述代码中的模型文件名和纹理文件名替换为你自己的文件名,然后运行代码即可。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)