帮我构建一个由一个输入到两条支路,每条支路分别有一个卷积层,然后两条支路相加输出后再有一个卷积层的结构
时间: 2023-07-20 07:15:27 浏览: 30
好的,以下是您所需的神经网络结构的PyTorch代码实现:
``` python
import torch
import torch.nn as nn
class MyNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyNetwork, self).__init__()
# 第一个输入
self.conv1a = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2a = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 第二个输入
self.conv1b = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.conv2b = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 输出的卷积层
self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, x1, x2):
# 第一个支路
x1 = self.conv1a(x1)
x1 = nn.functional.relu(x1)
x1 = self.conv2a(x1)
x1 = nn.functional.relu(x1)
# 第二个支路
x2 = self.conv1b(x2)
x2 = nn.functional.relu(x2)
x2 = self.conv2b(x2)
x2 = nn.functional.relu(x2)
# 相加
x = x1 + x2
# 输出
x = self.conv3(x)
x = nn.functional.relu(x)
return x
```
这个网络接受两个输入,每个输入先经过一个卷积层,然后相加后再经过一个卷积层输出。这个网络的核心部分就是相加操作,它将两条支路的输出进行相加,然后再输出。如果您的输入形状不是 3xHxW,那么您可能需要修改卷积层的参数。