两个二维数据分别是9*20和9*200,我想先对两个二维数据进行卷积CNN运算,然后卷积后的结果展开成一维,最后将所有数据连接,用ann方式生成四个目标数据,两个数据卷积过程有一定的共享层
时间: 2024-03-18 14:42:36 浏览: 11
好的,那么下面是一个实现你所说的神经网络的示例代码,其中使用了共享卷积层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 5 * 5, 64)
self.fc2 = nn.Linear(64, 4)
def forward(self, x1, x2):
x1 = x1.view(-1, 1, 9, 20)
x2 = x2.view(-1, 1, 9, 200)
x1 = F.relu(self.conv1(x1))
x2 = F.relu(self.conv1(x2))
x1 = F.max_pool2d(x1, kernel_size=2, stride=2)
x2 = F.max_pool2d(x2, kernel_size=2, stride=2)
x1 = F.relu(self.conv2(x1))
x2 = F.relu(self.conv2(x2))
x1 = F.max_pool2d(x1, kernel_size=2, stride=2)
x2 = F.max_pool2d(x2, kernel_size=2, stride=2)
x1 = x1.view(-1, 32 * 5 * 5)
x2 = x2.view(-1, 32 * 5 * 5)
x = torch.cat((x1, x2), dim=1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
# 定义训练数据
x1_train = torch.randn(100, 9, 20)
x2_train = torch.randn(100, 9, 200)
y_train = torch.randn(100, 4)
# 训练模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
out = net(x1_train, x2_train)
loss = criterion(out, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))
# 测试模型
x1_test = torch.randn(10, 9, 20)
x2_test = torch.randn(10, 9, 200)
with torch.no_grad():
out = net(x1_test, x2_test)
print('Output:', out)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个名为 `ConvNet` 的神经网络类,该类包含了两个卷积层和两个全连接层。我们将两个二维数据分别作为网络的输入,通过共享的卷积层进行卷积运算,然后展开为一维数据,最后将两个一维数据连接起来,通过两个全连接层生成四个目标数据。在训练过程中,我们使用均方误差损失函数,并使用随机梯度下降算法进行优化。最后,我们用训练好的模型进行测试,并输出结果。