𝐶2 (𝑛) = (Conv2D(𝑛, ‘‘valid’’) → BN → tanh) **2 如何用代码实现

以下是使用Keras实现的代码示例：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation

def C2(n):
    return Activation('tanh')(BatchNormalization()(Conv2D(n, kernel_size=3, padding='valid')(Activation('tanh')(BatchNormalization()(Conv2D(n, kernel_size=3, padding='valid')(input_tensor))))))

其中，`n` 是卷积核数量，`input_tensor` 是输入张量。函数 `C2` 返回的是一个类似于 `Conv2D` 的层，可以直接添加到神经网络中去。

相关问题

𝐶2 (𝑛) = (Conv2D(𝑛, ‘‘valid’’) → BN → tanh) **2 如何用pytorch实现

可以用以下的 PyTorch 代码实现：

import torch.nn as nn

class C2(nn.Module):
    def __init__(self, n):
        super(C2, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=n, out_channels=n, kernel_size=3, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(n),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=n, out_channels=n, kernel_size=3, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(n),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

这里我们定义了一个名为 `C2` 的 PyTorch 模型，它有一个参数 `n`，表示输入和输出的通道数。在模型的 `__init__` 方法中，我们定义了一个包含两个卷积层、批标准化和双曲正切激活函数的序列。在 `forward` 方法中，我们将输入张量 `x` 传递给这个序列，并返回输出张量。

解释img_input = Input(shape=input_shape) x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, 3, strides=(2, 2), padding='valid') x = conv2d_bn(x, 32, 3, 3, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 64, 3, 3) x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x) x = conv2d_bn(x, 80, 1, 1, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 192, 3, 3, padding='valid') x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x)

这段代码是用来构建卷积神经网络的。首先，通过`Input(shape=input_shape)`定义输入的形状，然后通过`conv2d_bn`函数进行卷积操作，其中32、64、80和192表示卷积核的数量，3和3表示卷积核的大小，stride=(2,2)表示步长大小是2，padding='valid'表示边缘不填充。然后，通过`MaxPooling2D`函数进行最大池化操作，其中(3,3)表示池化窗口大小，strides=(2,2)表示步长大小是2。最终输出经过卷积和池化操作后的特征图。