nn.Tanh()不能使用

时间: 2024-03-24 09:37:32 浏览: 20
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nn.practice.zip

如果您在使用 PyTorch 时遇到了 `nn.Tanh()不能使用` 的错误，可能是因为您没有正确导入 PyTorch 的 nn 模块。请确保您在代码中正确地导入了 nn 模块，例如： ```python import torch.nn as nn ``` 如果您已经正确导入了 nn 模块，但仍然遇到了此错误，请检查您的代码是否有其他错误，例如拼写错误、语法错误等。如果您仍然无法解决问题，请提供更多的错误信息或者代码上下文，以便我更好地帮助您解决问题。
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NN.zip_The Network

例如，常用的激活函数有sigmoid、ReLU和tanh等，它们为神经网络引入了非线性能力。 2. 层结构：神经元按层次排列，形成输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层进行特征提取，输出层产生最终结果。 3....

def __init__(self, hyp): super(DAGMM, self).__init__() layers = [] layers += [nn.Linear(hyp['input_dim'],hyp['hidden1_dim'])] layers += [nn.Tanh()] layers += [nn.Linear(hyp['hidden1_dim'],hyp['hidden2_dim'])] layers += [nn.Tanh()] layers += [nn.Linear(hyp['hidden2_dim'],hyp['hidden3_dim'])] layers += [nn.Tanh()] layers += [nn.Linear(hyp['hidden3_dim'],hyp['zc_dim'])]

这段代码实现了一个三层的全连接神经网络，包含了...每个隐藏层都使用了tanh激活函数，输出层没有使用激活函数。该神经网络用于实现DAGMM (Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model)，是一种无监督的异常检测算法。

def __init__(self, M_Num, N_Num): self.M = M_Num self.N = N_Num super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, M_Num, kernel_size=(4, 8), padding="same"), nn.Tanh(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2)), nn.Conv2d(M_Num, M_Num, kernel_size=(4, 2), padding="same"), nn.Tanh(), nn.MaxPool2d(stride=(2, 2), kernel_size=(2, 2)), nn.Conv2d(M_Num, M_Num, kernel_size=(4, 2), stride=(1, 1), padding="same"), nn.Tanh(), ) self.dense = nn.Sequential( nn.Linear(6 * 18 * M_Num, N_Num), nn.Linear(N_Num, 23))

这是一个神经网络模型的定义。在初始化函数 __init__ 中，除了保存传入的 M_Num 和 N_Num 为类的成员变量外，还调用了父类的初始化函数 super().__init__()。 接着定义了一个卷积层 self.conv，它由多个...

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tf.nn.tanh(self.W1(features)是一个 TensorFlow 中的函数，它将输入的张量进行双曲正切函数的运算，返回一个张量作为输出。其中，self.W1(features)是一个神经网络的权重矩阵，用于对输入特征进行线性变换。

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在 PyTorch 中，可以使用 nn.Tanh() 类来实现 tanh 激活函数。nn.Tanh() 类实现了 tanh 函数的前向传播计算，并且可以自动求导，方便后续的反向传播计算。 使用 nn.Tanh() 类的示例代码如下： python...

def generator(noise_dim=NOISE_DIM): # 搭建生成器模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(noise_dim, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 784), nn.Tanh() ) return model

最后，通过一个全连接层将特征向量映射到784维，并使用Tanh激活函数将输出限制在-1到1之间，作为生成器的输出。 你可以调用generator()函数来创建一个生成器模型，并根据需要传递不同的noise_dim参数值。

s_net += [nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size)]

这一行代码是将一个nn.Tanh()激活函数层和一个线性层nn.Linear(hidden_size, hidden_size)添加到s_net列表中。 +=运算符用于将两个列表相加，相当于将第二个列表中的元素添加到第一个列表的末尾。在这里，...

tf.nn.tanh(tf.multiply(w_H, h) + tf.multiply(w_C, c))

这行代码是一个计算tanh的操作，其中输入是h和c，分别与权重w_H和w_C相乘，最后相加并输入到tanh函数中。其中，h和c是LSTM中的隐藏状态和细胞状态，w_H和w_C是对应的权重矩阵。tanh函数是一种非线性函数，用于将输入...

class SE(nn.Module): def __init__(self, dim, hidden_ratio=None): super().__init__() hidden_ratio = hidden_ratio or 1 self.dim = dim hidden_dim = int(dim * hidden_ratio) self.fc = nn.Sequential( nn.LayerNorm(dim), nn.Linear(dim, hidden_dim), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(hidden_dim, dim), nn.Tanh() )

- nn.Tanh()：激活函数层，使用双曲正切函数作为激活函数。 这个SE模块的作用是对输入特征进行一系列的线性变换和非线性变换操作，以增强模型对输入的表示能力。具体的使用方式需要根据实际情况进行调用和集成到...

self.e_conv_3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=num_channels_in_encoder, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)), nn.Tanh() )

这段代码是一个卷积神经网络的定义，主要包含一个2D卷积层和一个tanh激活函数。 具体来说，该层的输入通道数为128，输出通道数为num_channels_in_encoder，卷积核大小为(5, 5)，步长为(1, 1)，填充为(2, 2)。这意味...

self.d_up_conv_3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), nn.LeakyReLU(), nn.ReflectionPad2d((3, 3, 3, 3)), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=3, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), nn.Tanh() )

这段代码定义了一个包含两个卷积层和一个反卷积层的神经网络。输入是一个大小为256的二维...这里使用了Tanh激活函数来控制输出在-1到1之间。 最后一个反卷积层将输出大小从3还原回256，卷积核大小为3x3，步幅为1x1。

根据下列代码告诉我其代码的input_size，hidden_size， output_size的参数，代码如下class generator(nn.Module): def __init__(self): super(generator, self).__init__() self.gen = nn.Sequential( nn.Linear(100, 256), # 用线性变换将输入映射到256维 nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(True),# relu激活 nn.Linear(256, 256), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(True), nn.Linear(256, 512), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(True), nn.Linear(512, 512), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(True), # relu激活 nn.Linear(512, 58*10), # 线性变换 #nn.Tanh() # Tanh激活使得生成数据分布在【-1,1】之间，因为输入的真实数据的经过transforms之后也是这个分布 ) def forward(self, x): x = self.gen(x) return x

根据给出的代码，可以看出： - 输入的是一个长度为 100...需要注意的是，这个生成器的输出数据是一个长度为 580 的向量，而不是一个 8*20 的矩阵，因此在使用该生成器时，可能需要将输出数据 reshape 成 8*20 的矩阵。

下面的生成器最多能达到什么样的修复效果：class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() )

这个生成器使用了卷积神经网络进行图像修复，其最多能达到的修复效果取决于以下几个因素： 1. 数据集的质量：如果数据集中的图像质量较高，那么生成器可以更好地学习到图像的特征，进而产生更好的修复效果。 2. ...

self.init_size = opt.img_size // 4 self.l1 = nn.Sequential(nn.Linear(opt.latent_dim, 128 * self.init_size ** 2)) self.conv_blocks = nn.Sequential( #请参见read_me.pdf文件中关于生成网络的结果说明补充代码 *block(opt.latent_dim, 128, normalize=False), *block(128, 256), *block(256, 512), *block(512, 1024), nn.Linear(1024, int(np.prod(img_shape))), nn.Tanh()

这段代码是一个生成对抗网络（GAN）中的生成器部分。首先，opt.img_size是输入图像的大小，self.init_size是经过多次下采样后...最后，通过一个全连接层和 tanh 激活函数将三维张量映射到输出图像的像素值范围内。

将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的修补模式的预训练模型键值的结构：class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x

nn.Tanh() ) self.edge_connect_keys = nn.ModuleList([nn.Linear(4000, 4000) for _ in range(4)]) self.edge_connect_values = nn.ModuleList([nn.Linear(4000, 4000) for _ in range(4)]) def forward(self...

解释下面这段代码： prev_size = 1 size_hidden = self.hidden_size modules_P += [ nn.ReplicationPad1d((pad_l, pad_r)), nn.Conv1d(in_planes * prev_size, int(in_planes * size_hidden), kernel_size=self.kernel_size, dilation=self.dilation, stride=1, groups= self.groups), nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, inplace=True), nn.Dropout(self.dropout), nn.Conv1d(int(in_planes * size_hidden), in_planes, kernel_size=3, stride=1, groups= self.groups), nn.Tanh() ]

具体来说，这段代码中实现了一个包含一个 1D 卷积层、一个 LeakyReLU 激活层、一个 dropout 层和一个 1D 卷积层的模块，并最终使用 Tanh 函数进行输出。其中，ReplicationPad1d 是对输入进行填充操作的函数，Conv1d ...

class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x1, x2): x = torch.cat([x1, x2], dim=1) x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 1, 4, stride=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x 上述网络结构是什么GAN

这是一个基于DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）的GAN（Generative Adversarial Networks）模型，其中Generator使用了卷积神经网络（CNN）作为编码器和解码器，Discriminator也使用了CNN...

定义生成器 class Generator(nn.Module): def init(self, nz=100, ngf=64, nc=121): super(Generator, self).init() self.main = nn.Sequential( nn.ConvTranspose1d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf * 8), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf * 8, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf * 4), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf * 4, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf * 2), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf * 2, ngf, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ngf), nn.ReLU(True), nn.ConvTranspose1d(ngf, nc, 4, 2, 1, bias=False), nn.Tanh() ) def forward(self, input): return self.main(input) # 定义判别器 class Discriminator(nn.Module): def init(self, ndf=64, nc=121): super(Discriminator, self).init() self.main = nn.Sequential( nn.Conv1d(nc, ndf, 4, 2, 1, bias=False), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf, ndf * 2, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ndf * 2), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf * 2, ndf * 4, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ndf * 4), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf * 4, ndf * 8, 4, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm1d(ndf * 8), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), nn.Conv1d(ndf * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, input): return self.main(input)出现错误untimeError: Given groups=1, weight of size [64, 121, 4], expected input[1, 64, 121] to have 121 channels, but got 64 channels instead：

根据提示，可以看出是输入数据的通道数与卷积核的通道数不匹配导致的。 具体来说，这里的错误提示是： Given groups=1, weight of size [64, 121, 4], expected input[1, 64, 121] to have 121 channels, but ...

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