Sequential BasicBlock的作用

时间: 2023-11-16 13:06:30 浏览: 50
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resnet56神经网络模型 代码示例

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Sequential BasicBlock是指由多个基本块（BasicBlock）按照顺序组成的序列模型。基本块是用于构建深度神经网络中的基本单元，由一系列的卷积层、批次归一化层和激活函数层等组成，用于提取输入数据中的特征信息。Sequential BasicBlock模型的作用是提高模型的表达能力和泛化能力，从而提高模型的性能。它通常用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务中，是构建深度神经网络的重要基础。在PyTorch等深度学习框架中，Sequential BasicBlock模型可以通过组合多个BasicBlock来构建，从而实现对深度神经网络的搭建与训练。
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self.layer2 = self.make_layer(BasicBlock, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self.make_layer(BasicBlock, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self.make_layer(BasicBlock, 512, 2, stride=1) self.avgpool = ...
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RuntimeError: Failed to run torchinfo. See above stack traces for more details. Executed layers up to: [VideoResNet: 1, BasicStem: 2, Conv3d: 3, BatchNorm3d: 3, ReLU: 3, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, AdaptiveAvgPool3d: 2, Linear: 2]

这个错误信息表明在运行 torchinfo 时发生了错误，并且显示了模型中执行的图层序列。可能的原因是你的模型中存在不支持的图层或者输入数据的形状不正确。你可以检查你的输入数据的形状是否与模型期望的形状相同，...

class BasicBlock(nn.Sequential):

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帮我用pytorch写一个resnet18的模型，模型中不要引用BasicBlock，每一个layer都是用nn.sequential实现

这个模型的实现与原始的ResNet18稍有不同，因为在原始的ResNet18中，每个layer都是由多个BasicBlock组成的，而在这个实现中，每个layer都是由多个卷积层和池化层组成的。但是，这个实现的效果应该与原始的ResNet18...

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其中 ResNetBlock 是 ResNet 中的一个基本块，实现了两个卷积层和一个残差连接，与 BasicBlock 的功能类似。ResNet18 是整个 ResNet18 模型，由多个 ResNetBlock 组成的不同层级和一个全连接层组成。在 ResNet...

def make_layers(c_in, c_out, repeat_times, is_downsample=False): blocks = [] for i in range(repeat_times): if i == 0: blocks += [BasicBlock(c_in, c_out, is_downsample=is_downsample), ] else: blocks += [BasicBlock(c_out, c_out), ] return nn.Sequential(*blocks)

这段代码是一个辅助函数，用于构造由多个 BasicBlock 组成的层。函数接受四个参数： - c_in：输入通道数。...最后，通过 nn.Sequential 将 blocks 列表中的 BasicBlock 组成一个序列，并返回这个序列。

帮我用pytorch写一个resnet18的模型，模型中不要引用BasicBlock，模型的第一层layer都是用nn.sequential。最后将该模型转为onnx

以下是使用PyTorch实现ResNet18模型的代码，其中使用了nn.Sequential代替BasicBlock： python import torch import torch.nn as nn class ResNet18(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super...

class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x 后如何加入一个最大池化层

如果您想在这个BasicBlock模块中加入一个最大池化层，可以在构造函数中的第一个卷积层之后添加一个最大池化层。具体来说，可以在这个模块的构造函数中添加以下代码： self.pool = layers.MaxPooling2D(pool_...

帮我写一个搭建resnet18模型的pytorch代码，要求模型中不要引用BasicBlock类，每一层包括第一层都用self.layer=nn.sequential()写，并且不要使用AdaptiveAvgPool2d

以下是搭建ResNet18模型的PyTorch代码，每一层都使用了nn.Sequential()，并且没有使用BasicBlock类和AdaptiveAvgPool2d。 import torch import torch.nn as nn class ResNet18(nn.Module): def __init__(self...

class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).init() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x self.max= layers.GlobalMaxPooling2D(kernel_size=2, stride=2) def call(self, inputs, training=False): out = self.conv1(inputs) out = self.bn1(out, training=training) out = tf.nn.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out, training=training) out = out + self.shortcut(inputs, training) out = self.max(out) out = tf.nn.relu(out) return out 权重形状

由于代码中没有给出具体的权重值，所以无法确定权重的形状。但可以根据代码中卷积层的参数推算出权重形状。例如，在第一个卷积层中，使用了名为regularized_padded_conv的函数，该函数会创建一个tf.keras.layers....

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self....

定义模块class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x self.max= layers.GlobalMaxPooling2D(kernel_size=2, stride=2) def call(self, inputs, training=False): out = self.conv1(inputs) out = self.bn1(out, training=training) out = tf.nn.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out, training=training) out = out + self.shortcut(inputs, training) out = self.pool(out) out = tf.nn.relu(out) return out后，如何嗲用

可以通过以下步骤来调用定义的 BasicBlock 模块： 1. 首先，需要导入相关库，包括 tensorflow 和 keras。 2. 创建一个 BasicBlock 实例对象，需要指定输入通道数 in_channels 和输出通道数 out_channels，...

class定义class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x self.max= layers.GlobalMaxPooling2D(kernel_size=2, stride=2) def call(self, inputs, training=False): out = self.conv1(inputs) out = self.bn1(out, training=training) out = tf.nn.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out, training=training) out = out + self.shortcut(inputs, training) out = self.pool(out) out = tf.nn.relu(out) return out 后如何调用该模块

要使用该模块，需要先实例化一个 BasicBlock 对象。例如，假设输入数据的通道数为 64，输出数据的通道数为 128，步幅为 1，则可以通过以下代码创建一个 BasicBlock 对象： basic_block = BasicBlock(in_...

class定义class BasicBlock(layers.Layer): expansion = 1 def init(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).init() # 1. BasicBlock模块中的共有2个卷积;BasicBlock模块中的第1个卷积层; self.conv1 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=stride) self.bn1 = layers.BatchNormalization() # 2. 第2个；第1个卷积如果做stride就会有一个下采样，在这个里面就不做下采样了。这一块始终保持size一致，把stride固定为1 self.conv2 = regularized_padded_conv(out_channels, kernel_size=3, strides=1) self.bn2 = layers.BatchNormalization() # 3. 判断stride是否等于1,如果为1就是没有降采样。 if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = Sequential([regularized_padded_conv(self.expansion * out_channels, kernel_size=1, strides=stride), layers.BatchNormalization()]) else: self.shortcut = lambda x, _: x self.max= layers.GlobalMaxPooling2D(kernel_size=2, stride=2) def call(self, inputs, training=False): out = self.conv1(inputs) out = self.bn1(out, training=training) out = tf.nn.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out, training=training) out = out + self.shortcut(inputs, training) out = self.pool(out) out = tf.nn.relu(out) return out 后如何在一个def定义的卷积网络中调用该模块

在这个例子中，我们定义了一个ConvNet类，其中包含了一个BasicBlock模块的实例（bb1, bb2, bb3），通过调用这些实例来组成我们的整个卷积网络。在call方法中，我们可以像调用其他层一样来调用BasicBlock模块，这样就...

tensorflow用class定义class BasicBlock1(layers.Layer)后怎么调应

在使用 TensorFlow 定义 BasicBlock1 类之后，您可以按照以下步骤进行调用： 1. 首先，您需要实例化 Basic... 在这个例子中，我们使用 BasicBlock1 类的实例作为第一层添加到 Sequential 模型中。 希望这可以帮助您。
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