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?
时间: 2023-02-09 13:31:51 浏览: 126
Pytorch maxpool的ceil_mode用法
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。
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