x = x.view(-1,50*4*4)
时间: 2024-04-26 08:24:08 浏览: 7
这行代码是将x张量进行变形,将其从原来的形状变成了一个二维张量。
其中,-1表示根据另一个维度的大小自动推断当前维度的大小,这里是根据batch size自动推断的;
50*4*4表示当前维度的大小,即将50个大小为4x4的特征图展开成一个一维的张量,也就是将特征图中的每个像素都展开成一个单独的特征;
最终,x被变形成了一个二维张量,维度分别为(batch size, 50*4*4),可以作为全连接层的输入。
相关问题
x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = x.view(-1, 64*7*7)写出forward里加入dropout层的变化
可以在每个层的输出之后加上一个dropout层,在训练过程中随机失活一部分神经元,以减少过拟合的风险。修改后的代码如下:
```python
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.2) # 加入dropout层
self.layer2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) # 加入dropout层
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_features=64*7*7, out_features=1024),
nn.ReLU(),
nn.Linear(in_features=1024, out_features=10))
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
x = self.dropout1(x) # 加入dropout层
x = self.layer2(x)
x = self.dropout2(x) # 加入dropout层
x = x.view(-1, 64*7*7)
x = self.fc(x)
return x
```
在实际使用中,我们可以根据数据集和模型的表现调整dropout层的概率,以达到更好的效果。
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)是什么意思
这是一个PyTorch中的操作,它将张量x的形状从任意大小的四维张量转换为二维张量。具体来说,它将张量x的第一个维度重塑为-1,这意味着PyTorch将根据张量的总大小自动推断第一个维度的大小。在这个例子中,第一个维度的大小将是原始张量中所有其他维度的乘积,除以16 * 5 * 5。然后,它将张量重塑为一个二维张量,其中第一个维度是自动推断出的大小,第二个维度是16 * 5 * 5。这个操作通常用于将卷积层的输出转换为全连接层的输入。