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))

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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解释代码class BlockB(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, r, s=1): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.act1 = nn.PReLU() self.act2 = nn.PReLU() self.bn1 = nn.BatchNorm1d(out_channels) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(out_channels) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(out_channels) self.dropout = nn.Dropout(r) def forward(self, x): i = x x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.act1(x) x = self.dropout(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = x + i x = self.act2(x) return x

这是一个基类 BlockB，它继承自 nn.Module。构造函数中定义了三个卷积层、两个激活函数、三个批归一化层和一个 Dropout 层。在 forward 函数中，通过两个卷积层和两个批归一化层对输入 x 进行卷积操作，然后使用 PReLU 激活函数进行非线性变换，并使用 Dropout 层进行正则化。最后将原始的输入 x 与卷积结果相加，再进行一次 PReLU 变换，得到最终的输出 x。

class CNN(nn.Module): def __init__(self): # Inherit the parent class to the child class super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # (i-f+2p)/s + 1 =(32-3+2)/1 + 1=32 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # (M-P)/s+1=(32-2)/2+1=16 nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU()) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=64), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=64, out_features=10)) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = x.view(x.size(0), -1) # flatten the outputs of our self.conv x = self.fc(x) return x

这段代码是一个卷积神经网络（CNN）的模型定义。它包含了一个卷积层和一个全连接层，其中卷积层包含了两个卷积-池化层（Convolutional and MaxPooling layers），用于提取输入图像的特征，全连接层则用于将这些特征映射到输出类别。在 forward 函数中，输入的张量 x 经过卷积层后被展开成一个一维向量，然后通过全连接层得到最终的输出。