为代码添加注释：import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10))

时间: 2023-06-17 15:04:31 浏览: 107
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

# 导入需要的库 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 建立神经网络模型 net = nn.Sequential( # 第一层卷积层 nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第二层卷积层 nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 全连接层 nn.Flatten(), nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10) )
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from torch import nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 6, 5), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(6, 16...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别...

分析一下import torch from torch import nn net=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,kernel_size=9),nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(9,27,kernel_size=9,stride=1),nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(27,54,kernel_size=9),nn.Flatten(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Linear(54*2*2,216),nn.Sigmoid(), nn.Linear(216,54),nn.Sigmoid(),nn.Linear(54,4))

这段代码是使用PyTorch定义了一个卷积神经网络模型。具体来说，这个模型有三个卷积层和三个全连接层。该网络接受3通道图像作为输入，第一个卷积层使用9个9x9大小的卷积核，输出通道数为9，使用sigmoid作为激活函数。...

你好，我用pytorch写了一个vgg16网络结构的代码，但是运行会报错：name 'self' is not defined。能帮我看看哪错了吗，原始代码如下：import torch import torchvision import torch.nn as nn class VGG16(nn.Module): def __init__(in_channels = 3,out_channels = 1000,num_hidden = 50288): super(VGG16, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64,64,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(64,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128,128,3,1,1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, 3, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2, 2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7,7)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(num_hidden,4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(), nn.Linear(4096,out_channels) ) def forward(self,x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x,1) x = self.classifer(x) return x vgg = VGG16() print(vgg(3,1000,50288))

看起来应该是在类VGG16的__init__函数中定义self的时候出错了，可能是因为super(VGG16, self).__init__()前面多了一个空格，应该是super(VGG16,self).__init__()，应该把空格去掉就可以了。

import torch from torch import nn import d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10) ) X = torch.randn((1, 3, 32, 32), dtype=torch.float32) for layer in net: X = layer(X) print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape) batch_size = 64 train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=32) lr, num_epochs = 0.01, 100 d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())，如何修改代码，提高test acc的准确率

针对当前的代码，可以考虑以下几个方面来提高测试准确率： 1. 增加数据增强的方式，例如随机裁剪、水平反转、色彩抖动等。 2. 调整学习率的策略，例如使用学习率衰减或者余弦退火等。 3. 增加正则化的方式，例如...

import torch from torch import nn import d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(6400, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10))，这一部分的代码如何修改参数，可以提高准确率？

可以在现有卷积层之间添加更多的卷积层，或者增加卷积核的大小，以提取更多的特征。 2. 调整卷积层的参数。可以改变卷积层的步幅、填充和核大小等参数，以获得更好的特征提取。 3. 调整全连接层的参数。可以增加或...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) # 1 x 128 x 112x112 self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) # 1 x 256 x 56 x 56 self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])

这段代码是在使用 PyTorch 实现 VGG19 模型，并将其分为四个部分：conv2_2、conv3_4、conv4_4 和 conv5_4。VGG19 模型是一个非常经典的卷积神经网络模型，一般用于图像分类任务。其中，features_list 是 VGG19 模型...

def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码出现问题：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 64, 512, 512] to have 512 channels, but got 64 channels instead，如何修改

你可以尝试修改conv_offset1和conv_mask1的输入通道数以匹配conv1的输出通道数，或者将conv1的输出通道数修改为匹配conv_offset1和conv_mask1的输入通道数。你可以使用print语句检查conv1的输出通道数和conv_offset1...

叙述下列代码的实现流程class Bottlrneck(torch.nn.Module): def __init__(self,In_channel,Med_channel,Out_channel,downsample=False): super(Bottlrneck, self).__init__() self.stride = 1 if downsample == True: self.stride = 2 self.layer = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv1d(In_channel, Med_channel, 1, self.stride), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Med_channel, 3, padding=1), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Out_channel, 1), torch.nn.BatchNorm1d(Out_channel), torch.nn.ReLU(), ) if In_channel != Out_channel: self.res_layer = torch.nn.Conv1d(In_channel, Out_channel,1,self.stride) else: self.res_layer = None def forward(self,x): if self.res_layer is not None: residual = self.res_layer(x) else: residual = x return self.layer(x)+residual

这段代码实现了一个 Bottleneck 模块，用于卷积神经网络中的特征提取。它包含了三个 1x1、3x3、1x1 的卷积层，以及对应的 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。 在初始化时，输入参数包括输入通道数 In_channel...

import torch.nn as nn num_classes = 131 class FruitsClassificationModel(nn.Module): def __init__(self): super(FruitsClassificationModel, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(num_features=32), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(num_features=64), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5, padding=2), nn.BatchNorm2d(num_features=128), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.fc = nn.Linear(in_features=18432, out_features=num_classes)

这段代码定义了一个卷积神经网络模型，用于水果图片的分类任务。该模型包含三个卷积层和一个全连接层，其中每个卷积层后面都跟着一个BatchNorm层和ReLU激活函数，然后是一个最大池化层，用于下采样。最后通过一个全...

解释class Bottlrneck(torch.nn.Module): def __init__(self,In_channel,Med_channel,Out_channel,downsample=False): super(Bottlrneck, self).__init__() self.stride = 1 if downsample == True: self.stride = 2 self.layer = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv1d(In_channel, Med_channel, 1, self.stride), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Med_channel, 3, padding=1), torch.nn.BatchNorm1d(Med_channel), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Conv1d(Med_channel, Out_channel, 1), torch.nn.BatchNorm1d(Out_channel), torch.nn.ReLU(), ) if In_channel != Out_channel: self.res_layer = torch.nn.Conv1d(In_channel, Out_channel,1,self.stride) else: self.res_layer = None def forward(self,x): if self.res_layer is not None: residual = self.res_layer(x) else: residual = x return self.layer(x)+residual

如果 downsample 设置为 True，表示需要对输入进行下采样，此时会在第一个 1x1 卷积层后加一个步长为 2 的卷积操作。 同时，为了保证输入输出通道数相同，如果 In_channel 不等于 Out_channel，则会在最后加上一个 ...

写出将结构写在一个sequtial中的代码结构与此相同 class CNN(nn.Module): # def __init__(self): # super(CNN, self).__init__() # self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3) # self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3) # self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3) # self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, 3) # self.fc1 = nn.Linear(6400, 1024) # self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) # self.fc3 = nn.Linear(512, 128) # self.fc4 = nn.Linear(128, 10) # def forward(self, x): # # 3 x 32 x 32 # x = torch.relu(self.conv1(x)) # 32 x 30 x 30 # x = nn.BatchNorm2d(32).to("cuda")(x) # 32 x 30 x 30 # x = torch.relu(self.conv2(x)) # 64 x 28 x 28 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 64 x 14 x 14 # x = torch.relu(self.conv3(x)) # 128 x 12 x 12 # x = nn.BatchNorm2d(128).to("cuda")(x) # 128 x 12 x 12 # x = torch.relu(self.conv4(x)) # 256 x 10 x 10 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 256 x 5 x 5 # x = x.view(-1, 6400) # x = torch.relu(self.fc1(x)) # x = torch.tanh(self.fc2(x)) # x = torch.relu(self.fc3(x)) # x = self.fc4(x) # return x

import torch.nn as nn class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 3), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(32), nn.Conv2d(32, 64, 3)...
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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。