nn.Sequential(nn.Sequential(),nn.Sequential()),是不是等价于直接nn.Sequential()
时间: 2023-11-12 10:39:36 浏览: 74
不是的。
`nn.Sequential()` 是一个包含一系列神经网络层的模块容器,它按照它们传递的顺序依次执行它们。
`nn.Sequential(nn.Sequential(), nn.Sequential())` 表示在外部创建了两个 `nn.Sequential` 容器,然后将它们作为两个独立的层添加到主 `nn.Sequential` 容器中。所以这个模型实际上有三个 `nn.Sequential` 层。
而直接 `nn.Sequential()` 只是创建一个空的 `nn.Sequential` 容器,可以在后续代码中添加神经网络层。
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如果卷积情况设计如下: def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 25, kernel_size=3),#卷积核的维度大小 nn.BatchNorm2d(25), nn.ReLU(inplace=True), # nn.Sigmoid() ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)#池化操作,核为2,步长也为 ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(25, 50, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(50), nn.ReLU(inplace=True) # nn.Sigmoid() ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.layer5=nn.Sequential( nn.Conv2d(50, 75, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(75), nn.ReLU(inplace=True) ) self.layer6 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ),请问全连接层应该如何设计?
这是一个使用 PyTorch 定义的卷积神经网络 (CNN) 的类。在类的初始化函数中,使用了 nn.Sequential 来定义第一层,这一层包含一个 2D 卷积层,其中输入通道数为 1,输出通道数为 25,卷积核的尺寸为 3x3。
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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