def __init__(self,inp,outp): super(ActorNet, self).__init__() self.in_to_y1=nn.Linear(inp,512) self.in_to_y1.weight.data.normal_(0,0.1) self.y1_to_y2=nn.Linear(512,256) self.y1_to_y2.weight.data.normal_(0,0.1) self.out=nn.Linear(256,outp) self.out.weight.data.normal_(0,0.1)
时间: 2023-05-21 17:01:49 浏览: 118
这是一个 PyTorch 中的神经网络模型的初始化函数,其中包括三个线性层,分别是输入层到第一隐藏层、第一隐藏层到第二隐藏层、第二隐藏层到输出层。每个线性层都有一个权重矩阵,使用正态分布初始化。其中,inp 表示输入的特征数,outp 表示输出的特征数。
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代码解释: def __init__(self,inp,outp): super(ActorNet, self).__init__() self.in_to_y1=nn.Linear(inp,512) self.in_to_y1.weight.data.normal_(0,0.1) self.y1_to_y2=nn.Linear(512,256) self.y1_to_y2.weight.data.normal_(0,0.1) self.out=nn.Linear(256,outp) self.out.weight.data.normal_(0,0.1)
这是一个神经网络的初始化函数,其中inp是输入的特征数,outp是输出的特征数。该神经网络包含三个全连接层,分别是输入层到第一隐藏层的线性层(self.in_to_y1)、第一隐藏层到第二隐藏层的线性层(self.y1_to_y2)和第二隐藏层到输出层的线性层(self.out)。在初始化时,权重数据使用正态分布随机初始化,均值为0,标准差为0.1。
def __init__(self, inp, oup, reduction=32):
这是一个构造函数,用于初始化一个类的对象。该函数有三个参数:inp,oup和reduction。其中,inp表示输入数据的通道数,oup表示输出数据的通道数,reduction则用于计算中间特征图的通道数。
具体来说,reduction会被用来计算中间特征图的通道数,其计算方式是将inp除以reduction,然后再将结果乘以2。这个计算方式是为了在保持一定的模型复杂度的前提下降低模型的计算量。