逐字解释下列代码:class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 256) self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 15) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = torch.nn.functional.relu(self.conv3(x)) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 64 * 4 * 4) x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x net = Net()
时间: 2024-01-31 12:03:08 浏览: 230
one hot编码:`torch.Tensor.scatter_()`函数用法详解
这段代码定义了一个名为Net的类,继承自torch.nn.Module类。该类有两个方法:__init__和forward。
__init__方法是Net类的构造函数,它调用了torch.nn.Module类的构造函数,并定义了六个网络层:三个卷积层(Conv2d)和两个全连接层(Linear),以及一个最大池化层(MaxPool2d)。其中,卷积层的输入通道数为3,输出通道数分别为16、32和64;卷积核大小为3x3;步长为1;填充大小为1。最大池化层的池化核大小为2x2,步长为2。第一个全连接层的输入大小为64x4x4,输出大小为256。第二个全连接层的输入大小为256,输出大小为15。
forward方法定义了前向传播的过程,即输入一个数据x,通过卷积、池化和全连接等操作得到输出结果。在具体实现中,输入数据先经过一个卷积层,接着进行最大池化,再经过另外两个卷积层和最大池化,最后将得到的特征图展开成一维向量,输入到两个全连接层中。输出结果为一个15维的向量。
最后,通过net = Net()创建了一个Net类的实例。
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