self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels, 6, 5, 1) self.pool1 = nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2D(6, 16, 5, 1) self.pool2 = nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv3 = nn.Conv2D(16, 120, 5, 1) self.fc1 = nn.Linear(120, 84) self.fc2 = nn.Linear(84, n_classes)
时间: 2023-06-04 17:03:13 浏览: 54
这个问题属于技术问题,我可以解答。以上是一个卷积神经网络的结构,包括三个卷积层和两个全连接层,用于图像识别分类任务。其中in_channels是输入图像的通道数,n_classes是输出的类别数,nn代表PyTorch的神经网络库。具体的解释可以参考PyTorch官方文档。
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基于300条数据用CNN多分类预测时,训练精度特别差,代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ,具体如何修改代码
训练精度差可能是由于数据集太小,或者模型的训练过程不够充分。可以尝试以下几个方法:
1. 增加数据集:可以通过数据增强的方法来扩充数据集,比如随机裁剪、翻转、旋转等等。
2. 调整超参数:可以尝试调整学习率、优化器、dropout等超参数来提高模型的性能。
3. 调整网络结构:可以尝试增加卷积层、全连接层,或者使用更深的网络结构来提高模型的性能。
以下是代码的修改建议:
1. 增加数据增强:可以使用 torchvision.transforms 对图像进行随机裁剪、翻转等操作,来扩充数据集。
2. 调整学习率和优化器:可以尝试使用较小的学习率,并选择合适的优化器,比如 Adam。
3. 增加全连接层:可以在模型中增加一个全连接层来提高模型性能。
4. 增加正则化:可以使用 L2 正则化来防止过拟合。
修改后的代码如下:
```
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
class Model(Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1)
self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu1_1 = nn.ReLU()
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4)
self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1)
self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128)
self.relu2_1 = nn.ReLU()
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1)
self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256)
self.relu3_1 = nn.ReLU()
self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu4_1 = nn.ReLU()
self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu4_2 = nn.ReLU()
self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu5_1 = nn.ReLU()
self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512)
self.relu5_2 = nn.ReLU()
self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5)
self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3)
self.fc1=nn.Linear(512*5*5, 1024)
self.relu6=nn.ReLU()
self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2)
self.fc2=nn.Linear(1024, 141)
# 数据增强
self.transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
def forward(self, x):
x = self.conv1_1(x)
x = self.bn1_1(x)
x = self.relu1_1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2_1(x)
x = self.bn2_1(x)
x = self.relu2_1(x)
x = self.pool2(x)
x = self.conv3_1(x)
x = self.bn3_1(x)
x = self.relu3_1(x)
x = self.pool3(x)
x = self.conv4_1(x)
x = self.bn4_1(x)
x = self.relu4_1(x)
x = self.conv4_2(x)
x = self.bn4_2(x)
x = self.relu4_2(x)
x = self.pool4(x)
x = self.conv5_1(x)
x = self.bn5_1(x)
x = self.relu5_1(x)
x = self.conv5_2(x)
x = self.bn5_2(x)
x = self.relu5_2(x)
x = self.pool5(x)
x = x.view(-1, 512*5*5)
x = self.dropout1(x)
x = self.fc1(x)
x = self.relu6(x)
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在训练时,可以使用如下代码来进行数据增强:
```
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=model.transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
shuffle=True, num_workers=2)
```
解释这段代码 def __init__(self): super(MyCNN,self).__init__() self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1) #output size=222 self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=111 self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1) #output size=108 self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=54 self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5) #output size=50 self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2) #output size=25 self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)
这段代码是一个使用PyTorch实现的CNN模型的构造函数。下面是每一行代码的解释:
- `def __init__(self):`:定义了一个类的构造函数。
- `super(MyCNN,self).__init__()`:调用父类的构造函数,继承父类的属性和方法。
- `self.conv0 = nn.Conv2D(in_channels= 3,out_channels=64, kernel_size=3,stride=1)`:定义了一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,卷积核的步长为1。注释中的“output size=222”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为222x222。
- `self.pool0 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了一个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=111”表示经过该池化层后输出的特征图大小为111x111。这里池化层使用的是最大池化。
- `self.conv1 = nn.Conv2D(in_channels = 64,out_channels=128,kernel_size=4,stride = 1)`:定义了第二个卷积层,输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为4x4,卷积核的步长为1。注释中的“output size=108”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为108x108。
- `self.pool1 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第二个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=54”表示经过该池化层后输出的特征图大小为54x54。
- `self.conv2 = nn.Conv2D(in_channels= 128,out_channels=50,kernel_size=5)`:定义了第三个卷积层,输入通道数为128,输出通道数为50,卷积核大小为5x5,卷积核的步长为1。注释中的“output size=50”表示经过该卷积层后输出的特征图大小为50x50。
- `self.pool2 = nn.MaxPool2D(kernel_size=2,stride=2)`:定义了第三个池化层,池化核大小为2x2,池化核的步长为2。注释中的“output size=25”表示经过该池化层后输出的特征图大小为25x25。
- `self.fc1 = nn.Linear(in_features=50*25*25,out_features=25)`:定义了一个全连接层,输入特征数为50x25x25,输出特征数为25。