torchvision 0.15.1 旧版中ConvBNActivation类可以使用什么替换
时间: 2023-06-12 14:07:03 浏览: 23
在torchvision 0.15.1中,ConvBNActivation类可以被替换为torch.nn.Sequential()。
可以使用以下代码进行替换:
```python
import torch.nn as nn
# 使用ConvBNActivation类的代码
conv_bn_act = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True)
)
# 替换为torch.nn.Sequential()的代码
conv_bn_act = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels),
nn.ReLU(inplace=True)
)
```
其中,in_channels、out_channels和kernel_size需要根据具体的情况进行替换。
相关问题
torchvision 0.15.1 convbnactivation 找不到
`conv_bn_act()`是PyTorch 1.7之后才被引入的,而torchvision 0.15.1使用的是PyTorch 1.6。因此,在torchvision 0.15.1中,您无法使用`conv_bn_act()`。
如果您需要使用`conv_bn_act()`,则需要升级PyTorch版本。您可以使用以下命令升级PyTorch:
```
pip install --upgrade torch torchvision
```
这将升级您的PyTorch和torchvision软件包到最新版本,其中包括`conv_bn_act()`。
torchvision 0.15.1 的 ConvBNReLU类 在哪可以调用
`ConvBNReLU` 是 PyTorch 1.7.0 新增的模块,需要使用 PyTorch 1.7.0 或更高版本才能调用。在 PyTorch 中,可以通过以下方式调用 `ConvBNReLU`:
```python
import torch.nn as nn
from torchvision.models.utils import load_state_dict_from_url
# 定义一个包含 ConvBNReLU 的网络
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNet, self).__init__()
self.convbnrelu = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, x):
x = self.convbnrelu(x)
return x
# 加载预训练模型
model = MyNet()
state_dict = load_state_dict_from_url('https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth')
model.load_state_dict(state_dict)
# 使用模型进行前向传播
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
y = model(x)
```
在上面的代码中,首先定义了一个包含 `ConvBNReLU` 的网络 `MyNet`,然后使用 `load_state_dict_from_url` 函数加载了一个预训练的 ResNet18 模型的参数,最后使用模型对输入数据进行前向传播,得到输出结果 `y`。