pytorch 输入为一个[4,3,128,128]的张量和一个维度为[4,1,1,1]的张量,代码将两个张量拼接平整后输入三层全连接层神经网络,输出为一个维度为[4,1,1,1]的张量。写一个模型的类
时间: 2023-09-29 20:08:01 浏览: 58
可以按照如下方式实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(3*128*128+1, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 1)
def forward(self, x1, x2):
x2 = x2.view(-1, 1)
x = torch.cat([x1.view(x1.size(0), -1), x2], dim=1)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x.view(-1, 1, 1, 1)
```
其中,模型的输入有两个张量x1和x2,分别是[4,3,128,128]和[4,1,1,1]。在forward方法中,首先将x2的维度变为[4,1],然后将x1和x2沿着第二个维度(即通道维度)拼接,得到维度为[4,3\*128\*128+1]的张量,然后输入三层全连接层神经网络,最终输出维度为[4,1,1,1]的张量。注意在最后需要将输出的维度变为[4,1,1,1]。