torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relu的关系

时间: 2023-06-02 21:05:45 浏览: 177
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pytorch构建网络模型的4种方法

torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relu都是PyTorch中的激活函数ReLU的实现方式，只是一个是作为一个类的形式实现，一个是作为一个函数的形式实现。它们在功能上没有区别，只是使用方式上略有不同。
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逐字解释下列代码：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 256) self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 15) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 64 * 4 * 4) x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x net = Net()

__init__方法是Net类的构造函数，它调用了torch.nn.Module类的构造函数，并定义了六个网络层：三个卷积层（Conv2d）和两个全连接层（Linear），以及一个最大池化层（MaxPool2d）。其中，卷积层的输入通道数为3，输出...

self.classifier = torch.nn.Sequential( torch.nn.Dropout(0.5), torch.nn.Linear(1536,1024), torch.nn.ReLU(inplace=True), torch.nn.Dropout(0.5), torch.nn.Linear(1024, 1024), torch.nn.ReLU(inplace=True), torch.nn.Linear(1024,classes), )这一组代码是干嘛的

它由三个全连接层（Linear）和两个 Dropout 层组成，其中 ReLU 激活函数用于增加非线性。具体来说，第一个全连接层输入大小为 1536，输出大小为 1024，第二个全连接层输入、输出大小均为 1024，最后一个全连接层输入...

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torch.nn.functional中的relu函数是一个常用的激活函数，将输入的负值置为零，保持非负值不变。具体来说，relu函数的定义如下： relu(input, inplace=False) -> Tensor 其中，input是一个张量，表示输入的...

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

- 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。 - 再经过一个 3x3 的卷积核，输出通道数还是 Med_channel。 - 经过 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。 - 最后经过一个 1x1 的卷积核，输出通道数变为 Out_...

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

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、中间通道数 Med_channel、输出通道数 Out_channel，以及一个 down...

torch.nn.functional.leaky_relu

torch.nn.functional.leaky_relu是一个函数，用于实现带有泄漏性的ReLU函数，其输入是一个张量，输出也是一个张量。当输入小于0时，使用小于1的斜率，以避免ReLU造成的梯度消失问题。

net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,20),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1),#输出层线性输出 )中权重矩阵的数据类型

torch.nn.ReLU(), nn.Linear(20,20, dtype=torch.float64), torch.nn.ReLU(), nn.Linear(20,1, dtype=torch.float64) ) 这将在创建 Linear 层时将数据类型指定为 float64。需要注意的是，不同的数据类型...

x = torch.nn.functional.relu(self.mp1(self.conv1(x))) 是什么意思

这是一个深度学习中的代码，在神经网络中，x是输入，经过卷积和最大池化后，应用了ReLU激活函数...具体来说，torch.nn.functional.relu表示ReLU激活函数，self.conv1表示第一层卷积层，self.mp1表示第一层最大池化层。

在如下模型中如何使用正则化方法，避免过度拟合：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

可以在模型训练的过程中使用L1或L2正则化方法对模型参数进行约束，限制模型的复杂度，从而避免过度拟合。可以通过在模型的optimizer中设置weight_decay参数，即正则化系数，来实现正则化。同时可以适当减小dropout的...

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): ...

请问如何使模型中的测试集loss收敛：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

要使模型中的测试集loss收敛，可以尝试以下措施： 1. 调整学习率：如果学习率太高，可能会导致模型收敛困难；如果学习率太低，可能会导致收敛速度过慢。可以逐步调整学习率，观察测试集loss的变化，选择一个合适的...

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