class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x
时间: 2024-04-26 11:27:00 浏览: 137
这是一个 PyTorch 中定义的简单多层感知机(MLP)模型。下面是对这段代码的解释:
- `class Mlp(nn.Module):`:定义了一个名为 Mlp 的类,继承自 nn.Module,即是一个 PyTorch 模型。
- `def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):`:定义了 Mlp 类的构造函数,其中 `in_features` 表示输入特征的大小,`hidden_features` 表示隐藏层的大小(默认为 `in_features`),`out_features` 表示输出特征的大小(默认为 `in_features`),`act_layer` 表示激活函数(默认为 GELU),`drop` 表示 dropout 的概率(默认为 0)。
- `super().__init__()`:调用父类 nn.Module 的构造函数。
- `out_features = out_features or in_features`:如果没有指定 `out_features`,则将其设为 `in_features`。
- `hidden_features = hidden_features or in_features`:如果没有指定 `hidden_features`,则将其设为 `in_features`。
- `self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)`:定义一个全连接层,输入大小为 `in_features`,输出大小为 `hidden_features`。
- `self.act = act_layer()`:定义一个激活函数,使用 `act_layer`。
- `self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features)`:定义一个全连接层,输入大小为 `hidden_features`,输出大小为 `out_features`。
- `self.drop = nn.Dropout(drop)`:定义一个 dropout 层,概率为 `drop`。
- `def forward(self, x):`:定义了模型的前向传播函数。
- `x = self.fc1(x)`:输入特征经过第一个全连接层。
- `x = self.act(x)`:激活函数。
- `x = self.drop(x)`:dropout。
- `x = self.fc2(x)`:输入特征经过第二个全连接层。
- `x = self.drop(x)`:dropout。
- `return x`:返回最终的输出特征。
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