class Like_block(nn.Module):
时间: 2024-02-22 19:37:16 浏览: 12
这是一个 PyTorch 中的模块定义,`nn.Module` 是 PyTorch 中用于构建神经网络的基础类。这个类的名称是 `Like_block`,它继承自 `nn.Module`。这意味着我们可以使用 `Like_block` 类来定义自己的神经网络层,该层可以在 PyTorch 模型中使用。
`Like_block` 类包含了一些实现了前向传播逻辑的方法,如 `forward()` 方法,该方法定义了当输入数据通过该层时应该发生什么。在定义自己的神经网络层时,我们需要覆盖 `forward()` 方法来实现我们的自定义逻辑。
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class small_basic_block(nn.Module):
这是一个用 PyTorch 框架定义的自定义模块,命名为“small_basic_block”。该模块是继承自 nn.Module 的子类,因此可以使用 nn.Module 中的方法和属性。
具体实现代码如下:
```
import torch.nn as nn
class small_basic_block(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(small_basic_block, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
else:
self.shortcut = nn.Sequential()
def forward(self, x):
identity = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
identity = self.shortcut(identity)
out += identity
out = self.relu(out)
return out
```
该模块包含两个卷积层和两个批归一化层,以及一个 shortcut(残差)连接。其中,卷积核大小为 3x3,padding 为 1,stride 为 1 或传入的参数 stride。如果 stride 不为 1 或输入通道数不等于输出通道数,则 shortcut(残差)连接会对输入进行卷积和批归一化操作,以确保输入维度与输出维度一致。最后将残差连接的结果与卷积层的输出相加,并通过 ReLU 激活函数进行激活。
class Linear_BBB(nn.Module):
class Linear_BBB(nn.Module)是一个自定义的类,它是继承自nn.Module的一个子类。nn.Module是PyTorch中用于构建神经网络模型的基类。
在这个类中,你可以定义一个线性层(Linear layer),并且使用变分贝叶斯(Variational Bayesian)方法对其进行建模。变分贝叶斯是一种用于估计模型参数不确定性的方法,它可以用来量化模型的不确定性,并提供更可靠的预测结果。
在Linear_BBB类中,你可以定义模型的结构和参数,并实现前向传播函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Linear_BBB(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(Linear_BBB, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.W_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.W_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim, input_dim))
self.b_mu = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.b_rho = nn.Parameter(torch.Tensor(output_dim))
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_mu, a=math.sqrt(5))
nn.init.kaiming_uniform_(self.W_rho, a=math.sqrt(5))
fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.W_mu)
bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
nn.init.uniform_(self.b_mu, -bound, bound)
nn.init.uniform_(self.b_rho, -bound, bound)
def forward(self, x):
epsilon_W = torch.randn_like(self.W_mu)
epsilon_b = torch.randn_like(self.b_mu)
W = self.W_mu + torch.log1p(torch.exp(self.W_rho)) * epsilon_W
b = self.b_mu + torch.log1p(torch.exp(self.b_rho)) * epsilon_b
return torch.matmul(x, W.t()) + b
```
在这个示例中,Linear_BBB类接受两个参数:input_dim和output_dim,分别表示输入和输出的维度。在初始化函数中,我们定义了模型的参数W和b,并使用均匀分布进行初始化。在前向传播函数中,我们使用变分贝叶斯方法对参数进行采样,并计算线性变换的结果。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求来定义更复杂的模型结构和参数。希望对你有帮助!