补充以下代码class Cnn(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): # 28x28x1 super(Cnn, self).__init__() # 实验二:自选模型结构的搭建,注意ReLu函数模块 self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_dim, 16, 5, stride=1, padding = 2), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(16, 32, 5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2,2) ) # 实验二:全连接层模块的搭建 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(32 * 7 * 7, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, n_class) ) def forward(self, x): out = self.conv(x) out = out.view(out.size(0), 400) # 400 = 5 * 5 * 16, out = self.fc(out) return out
时间: 2023-11-22 13:04:15 浏览: 44
这段代码定义了一个名为Cnn的类,该类继承自nn.Module。该类的构造函数__init__接受两个参数:in_dim和n_class,分别表示输入数据的特征维度和分类数目。在构造函数中,首先调用父类的构造函数来初始化Cnn类的成员变量,然后定义了一个卷积神经网络模型和一个全连接神经网络模型。
卷积神经网络模型conv包含两个卷积层和两个最大池化层,其中第一个卷积层使用了16个卷积核,卷积核大小为5x5,步长为1,padding为2;第二个卷积层使用了32个卷积核,卷积核大小为5x5,步长为1,padding为2。两个最大池化层的池化窗口大小都为2x2,步长也为2。
全连接神经网络模型fc包含两个线性层和一个ReLU激活函数层,其中第一个线性层的输入维度为32x7x7=1568,输出维度为100;第二个线性层的输入维度为100,输出维度为n_class,即分类数目。最后在forward函数中,将输入数据x经过卷积神经网络模型和全连接神经网络模型,得到最终的输出结果out。
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补充以下代码:class Cnn(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): # 28x28x1 super(Cnn, self).__init__() # 实验二:自选模型结构的搭建,注意ReLu函数模块 self.conv = nn.Sequential( ) # 实验二:全连接层模块的搭建 self.fc = nn.Sequential( ) def forward(self, x): out = self.conv(x) out = out.view(out.size(0), 400) # 400 = 5 * 5 * 16, out = self.fc(out) return out
这段代码定义了一个名为Cnn的类,该类继承自nn.Module。该类的构造函数__init__接受两个参数:in_dim和n_class,分别表示输入数据的特征维度和分类数目。在构造函数中,首先调用父类的构造函数来初始化Cnn类的成员变量,然后定义了一个卷积神经网络模型和一个全连接神经网络模型。
卷积神经网络模型conv和全连接神经网络模型fc都是空的,需要我们来补充具体的层次结构。
下面是一个卷积神经网络模型conv的例子,包含两个卷积层和两个最大池化层:
```
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_dim, 16, 5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2),
nn.Conv2d(16, 32, 5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2, 2)
)
```
下面是一个全连接神经网络模型fc的例子,包含两个线性层和一个ReLU激活函数层:
```
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(32 * 7 * 7, 100),
nn.ReLU(),
nn.Linear(100, n_class)
)
```
在forward函数中,将输入数据x经过卷积神经网络模型和全连接神经网络模型,得到最终的输出结果out。
补充以下代码# 定义卷积神经网络模型 class Cnn(nn.Module): def _init_(self, in_dim, n_class): # 28x28x1 super(Cnn, self)._init_() # 实验二:自选模型结构的搭建,注意ReLu函数模块 self.conv = nn.Sequential( ) # 实验二:全连接层模块的搭建 self.fc = nn.Sequential( ) def forward(self, x): out = self.conv(x) out = out.view(out.size(0), 400) # 400 = 5 * 5 * 16, out = self.fc(out) return out
# 定义卷积神经网络模型
class Cnn(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, n_class): # 28x28x1
super(Cnn, self).__init__() # 实验二:自选模型结构的搭建,注意ReLu函数模块
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_dim, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
)
# 实验二:全连接层模块的搭建
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(32 * 7 * 7, 100),
nn.ReLU(),
nn.Linear(100, n_class)
)
def forward(self, x):
out = self.conv(x)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.fc(out)
return out
这里使用了两个卷积层和两个全连接层构建了一个卷积神经网络模型,其中使用了ReLU激活函数和MaxPooling操作。第一个卷积层使用16个5x5的卷积核,第二个卷积层使用32个5x5的卷积核。全连接层的第一层有100个神经元。最后输出n_class个类别的概率分布。