bp神经网络关于网络结构优化的实例代码

时间: 2023-06-29 07:16:31 浏览: 44
以下是一个使用PyTorch框架实现基于网络结构优化的ResNet残差网络的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn class BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.stride = stride if stride != 1 or in_channels != out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) else: self.shortcut = nn.Sequential() def forward(self, x): identity = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) identity = self.shortcut(identity) out += identity out = self.relu(out) return out class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=10): super(ResNet, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.layer1 = self.make_layer(block, 64, layers[0], stride=1) self.layer2 = self.make_layer(block, 128, layers[1], stride=2) self.layer3 = self.make_layer(block, 256, layers[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, layers[3], stride=2) self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, num_classes) def make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels for i in range(1, blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride=1)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avg_pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x def ResNet18(): return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2]) def ResNet34(): return ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3]) def ResNet50(): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3]) def ResNet101(): return ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3]) def ResNet152(): return ResNet(Bottleneck, [3, 8, 36, 3]) ``` 在上面的代码中,我们定义了一个基本块(BasicBlock)和一个ResNet网络,其中基本块由两个卷积层和一个跨层连接组成,ResNet网络由若干个基本块堆叠而成。在ResNet网络中,我们使用了make_layer函数来构建不同层数和不同输出通道数的残差块。通过使用ResNet网络,我们可以有效地减少神经网络的深度,提高神经网络的性能和泛化能力。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Python实现的三层BP神经网络算法示例

主要介绍了Python实现的三层BP神经网络算法,结合完整实例形式分析了Python三层BP神经网络算法的具体实现与使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例

BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例
recommend-type

BP神经网络详解与实例BP神经网络详解与实例

BP神经网络详解与实例BP神经网络详解与实例BP神经网络详解与实例BP神经网络详解与实例BP神经网络详解与实例
recommend-type

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例.doc

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例.doc,matlab完整程序
recommend-type

基于BP神经网络的城市时用水量分时段预测模型

采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差(MAPE)表示。实例分析结果表明:模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时用水量预测提供一种简单可行的思路和方法。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。