class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, cfg, weight=None): super().__init__() self.cfg = cfg #参数encoder_name用于指定使用哪种预训练的encoder模型。这里采用的是已经预训练好的模型,因此指定了encoder_name参数。 # 这样做的好处是可以利用已有的预训练模型的特征提取能力,从而加速模型的训练和提高模型的准确率。同时,也可以根据实际需要选择不同的预训练模型,以达到更好的效果。 # 我们可以使用图像分类模型的预训练权重来初始化UNet网络的卷积层,从而提高模型的性能和泛化能力 # encoder_name:表示使用的预训练模型的名称 # encoder_weights:表示使用的预训练模型的权重,通常使用 imagenet。 # in_channels:表示输入图像的通道数,比如 RGB 图像为 3 通道 # classes:表示分类数,对于图像分割任务来说,通常表示像素分类数。 # activation:表示激活函数,通常为 None(不使用激活函数)或者 sigmoid(输出结果在 0 到 1 之间)。 self.encoder = smp.Unet( encoder_name=cfg.backbone, encoder_weights=weight, in_channels=cfg.in_chans, classes=cfg.target_size, activation=None, ) # 在初始化完成后,可以将输入图像送入该模型进行前向传播,得到相应的分割结果。 def forward(self, image): output = self.encoder(image) # output = output.squeeze(-1) return output代码中的forward函数是自动执行的吗

时间: 2023-06-17 09:07:15 浏览: 202
不是自动执行的,它是模型的前向传播函数,用于对输入数据进行处理并返回输出结果。在 PyTorch 中,每个 nn.Module 都必须实现 forward 函数,该函数接收输入数据并返回输出结果。当调用模型的 forward 函数时,PyTorch 会自动执行前向传播过程,并返回输出结果。所以,当你调用 CustomModel 的 forward 函数并传入输入图像时,会自动执行 Unet 模型的前向传播过程,从而得到相应的分割结果。
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class Net(nn.Module): def __init__(self,): super().__init__() conv_dim=64 encoder_dim = [conv_dim] + [64, 128, 256, 512 ] self.encoder = resnet34d(pretrained=False,in_chans=CFG.one_depth) self.decoder = SmpUnetDecoder( encoder_channels=[0] + encoder_dim, decoder_channels=[256, 128, 64, 32, 16], n_blocks=5, use_batchnorm=True, center=False, attention_type=None, ) self.logit = nn.Conv2d(16,1,kernel_size=1) #-- pool attention weight self.weight = nn.ModuleList([ nn.Sequential( nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), ) for dim in encoder_dim ])

这是一个 PyTorch 中的神经网络模型类定义,包含了一个卷积编码器和一个 SmpUnet 解码器。其中,卷积编码器使用了 resnet34d 预训练模型,解码器的输入通道数为 [0] + encoder_dim,输出通道数为 [256, 128, 64, 32, 16],使用了 5 个块,每个块中都包含了一个卷积层和一个 ReLU 激活函数。最终输出的 logit 是一个 1x1 的卷积层,输出通道数为 1。此外,还定义了一个 ModuleList,其中包含了多个卷积层,用于计算权重。

尝试将 SCRIPT vgg16 作为函数执行:

好的,可以使用以下代码将 SCRIPT vgg16 作为函数执行: ```python import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo model_urls = { 'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth', } def make_layers(cfg, batch_norm=False): layers = [] in_channels = 3 for v in cfg: if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) if batch_norm: layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)] else: layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v return nn.Sequential(*layers) class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True): super(VGG, self).__init__() self.features = features self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, num_classes), ) if init_weights: self._initialize_weights() def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.classifier(x) return x def _initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) nn.init.constant_(m.bias, 0) def vgg16(pretrained=False, **kwargs): """VGG 16-layer model (configuration "D") Args: pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet """ if pretrained: kwargs['init_weights'] = False model = VGG(make_layers(cfg['D']), **kwargs) model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['vgg16'])) else: model = VGG(make_layers(cfg['D']), **kwargs) return model cfg = { 'A': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'], 'B': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'], 'D': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'], 'E': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'], } ``` 现在,当你需要使用 VGG16 模型的时候,可以直接调用 `vgg16()` 函数,如下所示: ```python model = vgg16(pretrained=True) ```
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