CNN-BI pytorch

您想了解关于CNN-BI在PyTorch中的实现吗？CNN-BI是一种卷积神经网络，它使用双向卷积层来提取特征。在PyTorch中，您可以使用nn.Module来定义CNN-BI模型。首先，您需要定义一个双向卷积层，然后将其添加到模型中。以下是一个简单的CNN-BI模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class BiConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(BiConv, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        self.conv_t = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)

    def forward(self, x):
        x1 = self.conv(x)
        x2 = self.conv_t(x)
        return torch.cat((x1, x2), dim=1)

class CNN_BI(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN_BI, self).__init__()
        self.conv1 = BiConv(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = BiConv(32 * 2, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
        x = self.fc1(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个双向卷积层和一个CNN-BI模型。模型由两个双向卷积层和一个全连接层组成。在前向传播中，我们首先使用双向卷积层提取特征，然后将其传递给全连接层进行分类。