在CNN中加入DANpytorch
时间: 2023-12-11 14:32:12 浏览: 36
当在CNN中加入DAN(Deep Averaging Networks)时,您可以使用PyTorch来实现。以下是一个简单的示例代码,展示了如何在CNN模型中使用DAN:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNNWithDAN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(CNNWithDAN, self).__init__()
self.cnn = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
self.dan = DAN(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.cnn(x)
x = self.dan(x)
x = self.fc(x)
return x
class DAN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(DAN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, x):
x = torch.mean(x, dim=2) # Average pooling across the temporal dimension
x = self.fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = torch.relu(x)
return x
# 使用示例
input_size = 100
hidden_size = 50
output_size = 10
in_channels = 3
out_channels = 16
kernel_size = 3
model = CNNWithDAN(input_size, hidden_size, output_size)
input_tensor = torch.randn(32, in_channels, 64, 64) # 输入数据示例
output_tensor = model(input_tensor)
print(output_tensor.shape) # 打印输出的张量形状
```
上述代码创建了一个名为`CNNWithDAN`的模型类,其中包含一个CNN层(使用`nn.Conv2d`)和一个DAN层(自定义的`DAN`类)。在`DAN`类中,我们对输入进行平均池化(使用`torch.mean`),然后通过两个全连接层进行处理。最终,模型输出经过一个线性层(`nn.Linear`)得到预测结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,可能需要根据您的具体需求进行修改和扩展。
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