神经网络 输入数据尺寸是长方形怎么定义用代码便是
时间: 2024-03-05 22:48:46 浏览: 20
在使用PyTorch定义神经网络时,可以通过torch.nn模块中的Conv2d或者Linear等类来定义卷积层或者全连接层,这些层的输入张量形状通常是一个四元组(x, y, c, n)。下面给出一个例子,定义一个输入数据尺寸为(32, 64, 3, 16)的卷积神经网络:
```python
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32*8*16, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2)
x = self.conv2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size=2)
x = x.view(-1, 32*8*16)
x = self.fc1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
mynet = MyNet()
# 定义输入张量形状为(32, 64, 3, 16)
input = torch.randn(16, 3, 32, 64)
output = mynet(input)
print(output.shape)
```
在上面的代码中,通过nn.Conv2d和nn.Linear类来定义卷积层和全连接层,输入张量的形状在类的构造函数中进行定义。在forward函数中,通过调用nn.functional模块中的函数来实现卷积、激活、池化等操作。运行代码后,输出的结果形状为(16, 10),表示输出了16个样本的10个类别的预测结果。