def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, groups=1, width_per_group=64): super(Bottleneck, self).__init__() width = int(out_channel * (width_per_group / 64.)) * groups self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=width, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width) # ----------------------------------------- self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=width, groups=groups, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(width) # ----------------------------------------- self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=out_channel*self.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # unsqueeze channels self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel*self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample
时间: 2024-03-31 08:39:13 浏览: 26
这段代码是一个 Bottleneck 模块的初始化函数。Bottleneck 模块是 ResNet 中的一种基本模块,在卷积神经网络中用于增加网络的深度和宽度。该模块包含三个卷积层,其中第一个和第三个卷积层是 1x1 卷积层,用于减少和增加通道数,中间的卷积层是 3x3 的卷积层,用于增加模块的感受野。该模块还包含 Batch Normalization 和 ReLU 激活函数。其中,参数 in_channel 和 out_channel 分别指输入和输出的通道数,stride 指卷积的步长,downsample 指是否需要下采样以匹配输入和输出的通道数,groups 和 width_per_group 用于分组卷积。该模块的输出通道数是 out_channel*self.expansion,其中 self.expansion 是一个常量,用于保持输入和输出通道数的一致性。
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def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs):#in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None,特征矩阵深度,输出矩阵深度,步长,判定虚实线残差结构 super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)#kernel_size=3,卷基核=3,padding,填充 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.downsample = downsample
这段代码实现了`BasicBlock`类的构造函数`__init__`。该函数接受`in_channel`、`out_channel`、`stride`、`downsample`四个参数,分别表示输入特征图的通道数、输出特征图的通道数、卷积核的步长和下采样操作。其中,`downsample`参数默认为`None`。
在函数内部,首先调用了父类`nn.Module`的构造函数`super(BasicBlock, self).__init__()`来初始化父类,然后定义了`self.conv1`、`self.bn1`、`self.relu`、`self.conv2`、`self.bn2`和`self.downsample`等模块。具体来说,`self.conv1`和`self.conv2`是两个卷积层,`self.bn1`和`self.bn2`是两个批归一化层,`self.relu`是一个ReLU激活函数,`self.downsample`是一个下采样操作。
在定义卷积层时,使用了`nn.Conv2d`函数,其中`in_channels`和`out_channels`分别表示输入和输出特征图的通道数,`kernel_size`表示卷积核的大小,`stride`表示卷积层的步长,`padding`表示卷积层的填充方式,`bias`表示是否使用偏置项。在定义批归一化层时,使用了`nn.BatchNorm2d`函数,其中`num_features`表示特征图的通道数。
需要注意的是,该代码只定义了`BasicBlock`类的构造函数,具体的前向传播函数和权重初始化方式等需要在后续代码中进行定义。
def __init__(self,input_planes,planes,stride=1,dim_change=None)
这是一个 Python 代码的函数定义,用于初始化一个卷积神经网络中的卷积层。其中,input_planes 表示输入数据的通道数,planes 表示输出数据的通道数,stride 表示卷积核的步长,dim_change 表示是否需要改变输入数据的维度。