𝐶2 (𝑛) = (Conv2D(𝑛, ‘‘valid’’) → BN → tanh) **2 如何用pytorch实现

可以用以下的 PyTorch 代码实现：

import torch.nn as nn

class C2(nn.Module):
    def __init__(self, n):
        super(C2, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=n, out_channels=n, kernel_size=3, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(n),
            nn.Tanh(),
            nn.Conv2d(in_channels=n, out_channels=n, kernel_size=3, padding=0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(n),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

这里我们定义了一个名为 `C2` 的 PyTorch 模型，它有一个参数 `n`，表示输入和输出的通道数。在模型的 `__init__` 方法中，我们定义了一个包含两个卷积层、批标准化和双曲正切激活函数的序列。在 `forward` 方法中，我们将输入张量 `x` 传递给这个序列，并返回输出张量。

相关问题

解释img_input = Input(shape=input_shape) x = conv2d_bn(img_input, 32, 3, 3, strides=(2, 2), padding='valid') x = conv2d_bn(x, 32, 3, 3, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 64, 3, 3) x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x) x = conv2d_bn(x, 80, 1, 1, padding='valid') x = conv2d_bn(x, 192, 3, 3, padding='valid') x = MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2))(x)

这段代码是用来构建卷积神经网络的。首先，通过`Input(shape=input_shape)`定义输入的形状，然后通过`conv2d_bn`函数进行卷积操作，其中32、64、80和192表示卷积核的数量，3和3表示卷积核的大小，stride=(2,2)表示步长大小是2，padding='valid'表示边缘不填充。然后，通过`MaxPooling2D`函数进行最大池化操作，其中(3,3)表示池化窗口大小，strides=(2,2)表示步长大小是2。最终输出经过卷积和池化操作后的特征图。

for i in range(2): branch1x1 = conv2d_bn(x, 192, 1, 1) branch7x7 = conv2d_bn(x, 160, 1, 1) branch7x7 = conv2d_bn(branch7x7, 160, 1, 7) branch7x7 = conv2d_bn(branch7x7, 192, 7, 1) branch7x7dbl = conv2d_bn(x, 160, 1, 1) branch7x7dbl = conv2d_bn(branch7x7dbl, 160, 7, 1) branch7x7dbl = conv2d_bn(branch7x7dbl, 160, 1, 7) branch7x7dbl = conv2d_bn(branch7x7dbl, 160, 7, 1) branch7x7dbl = conv2d_bn(branch7x7dbl, 192, 1, 7) branch_pool = AveragePooling2D( (3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(x) branch_pool = conv2d_bn(branch_pool, 192, 1, 1) x = layers.concatenate( [branch1x1, branch7x7, branch7x7dbl, branch_pool], axis=3, name='mixed' + str(5 + i))解释

这段代码是 Inception V3 网络中的一个 Inception 模块，用于提取图像特征。该模块分为四个分支，分别进行不同的卷积操作，然后将四个分支的结果在通道维度上进行拼接。其中，分支1使用 1x1 的卷积核，分支2和分支3分别使用 1x1 和 7x1 或 1x7 的卷积核，最后再使用 1x1 的卷积核；分支4使用 3x3 的平均池化操作，然后使用 1x1 的卷积核。这个模块旨在提取图像的多尺度特征。