def __init__(self, c_in, c_out, is_downsample=False): super(BasicBlock, self).__init__() self.is_downsample = is_downsample if is_downsample: self.conv1 = nn.Conv2d( c_in, c_out, 3, stride=2, padding=1, bias=False) else: self.conv1 = nn.Conv2d( c_in, c_out, 3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c_out) self.relu = nn.ReLU(True) self.conv2 = nn.Conv2d(c_out, c_out, 3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(c_out)
时间: 2024-04-02 21:35:59 浏览: 13
这段代码是一个基本的 ResNet 模型中的 BasicBlock 类的构造函数。BasicBlock 是 ResNet 中的基本模块,由两个卷积层和一个残差连接组成。
具体而言,这个 BasicBlock 类接受三个参数:
- `c_in`:输入通道数。
- `c_out`:输出通道数。
- `is_downsample`:是否进行下采样(即是否需要改变输入输出的尺寸)。
在构造函数中,首先根据 `is_downsample` 参数决定是否使用步长为 2 的卷积来进行下采样。然后,依次添加两个卷积层和 BatchNorm2d 层,其中第一个卷积层是根据是否下采样使用不同的步长,第二个卷积层步长为 1。最后添加 ReLU 激活函数,这个 BasicBlock 就构造完成了。
相关问题
class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels , kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU() self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.downsample = downsample
这是一个PyTorch中定义ResNet的BasicBlock的代码。BasicBlock是ResNet中的基本残差块,包含两个卷积层和一个跳跃连接。参数in_channels和out_channels分别表示输入通道数和输出通道数。stride表示卷积核的步长,downsample表示是否需要对输入进行下采样。
在BasicBlock的构造函数中,首先调用父类的构造函数,然后定义了两个卷积层。其中,第一个卷积层使用3×3的卷积核,stride为stride,padding为1,不使用偏置项;第二个卷积层与第一个卷积层类似,但stride为1。在卷积层之间,使用BatchNorm2d和ReLU激活函数。最后,如果需要进行下采样,则使用downsample对输入进行下采样。
此外,expansion=1表示残差块中第二个卷积层的输出通道数与输入通道数相同。在ResNet中还有Bottleneck残差块,它的输出通道数是输入通道数的4倍,expansion=4。
希望这可以帮助回答你的问题。
为以下每句代码做注释:class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def init(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, 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 def forward(self, x): identity = x if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) out += identity out = self.relu(out) return out
这段代码定义了一个名为 Bottleneck 的类,继承自 nn.Module。Bottleneck 是 ResNet 中的一种基础块,由三个卷积层组成。
- expansion = 4:用于扩展通道数,即输出通道数是输入通道数的 expansion 倍。
- def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None):构造函数,传入参数为输入通道数、输出通道数、步幅和下采样。
- super(Bottleneck, self).__init__():调用父类的构造函数。
- self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False):第一个卷积层,使用 1x1 的卷积核进行降维,减少通道数。
- self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel):第一个 BatchNormalization 层。
- self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1):第二个卷积层,使用 3x3 的卷积核进行特征提取。
- self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel):第二个 BatchNormalization 层。
- self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel * self.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False):第三个卷积层,使用 1x1 的卷积核进行升维,扩展通道数。
- self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel * self.expansion):第三个 BatchNormalization 层。
- self.relu = nn.ReLU(inplace=True):ReLU 激活函数。
- self.downsample = downsample:下采样函数,用于调整输入和输出的维度。
- def forward(self, x):前向传播函数,传入参数为输入数据 x。
- identity = x:将输入数据保存下来。
- if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x):如果下采样函数不为空,则使用下采样函数调整输入数据。
- out = self.conv1(x):第一个卷积层的前向传播。
- out = self.bn1(out):第一个 BatchNormalization 层的前向传播。
- out = self.relu(out):ReLU 激活函数的前向传播。
- out = self.conv2(out):第二个卷积层的前向传播。
- out = self.bn2(out):第二个 BatchNormalization 层的前向传播。
- out = self.relu(out):ReLU 激活函数的前向传播。
- out = self.conv3(out):第三个卷积层的前向传播。
- out = self.bn3(out):第三个 BatchNormalization 层的前向传播。
- out += identity:将输入数据和经过卷积后的数据相加,实现残差连接。
- out = self.relu(out):ReLU 激活函数的前向传播。
- return out:返回经过 Bottleneck 块处理后的数据。