将输入图像送入一个全连接层,然后对得到的结果进行分割,再将分割后的结果送入哈希层的实现代码
时间: 2024-05-07 17:21:07 浏览: 5
以下是将输入图像送入全连接层,分割后再送入哈希层的实现代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class FullConnectedLayer(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(FullConnectedLayer, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
def forward(self, x):
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
class SegmentationLayer(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(SegmentationLayer, self).__init__()
self.seg = nn.Linear(input_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.seg(x)
x = torch.sigmoid(x)
return x
class HashLayer(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(HashLayer, self).__init__()
self.hash = nn.Linear(input_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.hash(x)
x = torch.tanh(x)
return x
```
以上代码中,`FullConnectedLayer`为全连接层,`SegmentationLayer`为分割层,`HashLayer`为哈希层。在`FullConnectedLayer`中,我们使用了一个线性变换,将输入的图像展开成一维向量,并将其送入一个全连接层中进行处理。在`SegmentationLayer`中,我们同样使用了一个线性变换,将全连接层的输出进行分割。在`HashLayer`中,我们使用了另一个线性变换,将分割后的结果送入哈希层中进行处理。最后的输出是经过`tanh`函数处理的结果。