class Net(nn.Module): def __init__(self, in_size, outs): # 145 1 200 17/16 super(Net, self).__init__() self.size = in_size # 200 self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(self.size, 32 * self.size), nn.BatchNorm1d(32 * self.size), nn.ReLU(True)) self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(32 * self.size, 256), nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(True)) self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(256, 64), nn.ReLU(True)) self.layer4 = nn.Sequential(nn.Linear(64, outs), nn.Softmax(dim=1))
时间: 2024-02-14 16:21:25 浏览: 18
这是一个使用PyTorch实现的神经网络模型,它有四个层,每个层都包含一个线性变换和一个激活函数。第一层使用了32倍于输入大小的神经元,第二层有256个神经元,第三层有64个神经元,最后一层输出大小为outs,使用了softmax函数进行分类。同时,每个层都包含了批标准化操作以加速训练和提高模型的稳定性。这个模型的输入大小是in_size,输出大小是outs。
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class ResNet50BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channel, outs, kernerl_size, stride, padding): super(ResNet50BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channel, outs[0], kernel_size=kernerl_size[0], stride=stride[0], padding=padding[0]) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(outs[0]) self.conv2 = nn.Conv2d(outs[0], outs[1], kernel_size=kernerl_size[1], stride=stride[0], padding=padding[1]) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(outs[1]) self.conv3 = nn.Conv2d(outs[1], outs[2], kernel_size=kernerl_size[2], stride=stride[0], padding=padding[2]) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(outs[2]) 其中super调用的解析
在这个例子中,`ResNet50BasicBlock`是一个继承自`nn.Module`的类,用于实现ResNet50的基本块。在`ResNet50BasicBlock`的构造函数中,调用了`super().__init__()`方法,这个方法的作用是调用父类`nn.Module`的构造函数,从而完成子类的初始化。
`super(ResNet50BasicBlock, self).__init__()`中的`ResNet50BasicBlock`表示子类的类名,`self`表示子类对象。这个语句的作用是调用父类`nn.Module`的构造函数,并将`self`作为参数传递给它。
在这个例子中,`super(ResNet50BasicBlock, self).__init__()`的作用是完成`nn.Module`中的一些初始化操作,如初始化模型的参数、缓存等。这些操作是在父类构造函数中完成的,通过调用`super().__init__()`方法,子类可以完成这些操作,并继承父类的属性和方法。
import torch.nn as nn import torch.optim import torch from torch.autograd import Variable # 线性回归模型定义 class LinearRegression(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(2, 3) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out model = LinearRegression() # 声明一个 SGD 优化器 optimizer, 按要求设置 lr 的值 ########## Begin ########## ########## End ########## # 按照格式输出optimizer.param_groups的长度 print("The len of param_groups list:",len(optimizer.param_groups)) # 按照格式输出linear层的lr print("linear's lr:",optimizer.param_groups[0]['lr'])
这段代码中缺少了对优化器的声明和初始化,需要在代码中添加以下内容:
```python
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
```
其中,`SGD` 是优化器的类型,`model.parameters()` 表示需要优化的参数集合,`lr` 表示学习率。你可以将 `lr` 设置为任意值。完整代码如下:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim
import torch
from torch.autograd import Variable
# 线性回归模型定义
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearRegression, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(2, 3)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
return out
model = LinearRegression()
# 声明一个 SGD 优化器 optimizer, 按要求设置 lr 的值
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 按照格式输出optimizer.param_groups的长度
print("The len of param_groups list:",len(optimizer.param_groups))
# 按照格式输出linear层的lr
print("linear's lr:",optimizer.param_groups[0]['lr'])
```
输出结果如下:
```
The len of param_groups list: 1
linear's lr: 0.01
```