def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

时间: 2023-09-09 07:13:54 浏览: 122
这段代码是 PyTorch 中深度学习模型的 forward 方法，用来定义模型的前向传播过程。在这个 DeepLabV3+ 模型中，输入 x 经过一系列卷积层、池化层、BN 层、激活函数等计算得到输出。具体地： - x = self.conv1(x)：使用第一个卷积层进行卷积操作； - x = self.bn1(x)：使用第一个 BN 层进行归一化操作； - x = self.relu(x)：使用 ReLU 激活函数进行非线性变换； - x = self.maxpool(x)：使用最大池化层进行下采样； - x = self.layer1(x)：使用 ResNet 模型中的第一个残差块进行特征提取； - x = self.layer2(x)：使用 ResNet 模型中的第二个残差块进行特征提取； - x = self.layer3(x)：使用 ResNet 模型中的第三个残差块进行特征提取； - x = self.layer4(x)：使用 ResNet 模型中的第四个残差块进行特征提取； - x = self.avgpool(x)：使用全局平均池化层进行特征提取； - x = torch.flatten(x, 1)：将特征张量展平为一维向量； - x = self.fc(x)：使用全连接层进行最终的分类操作。 最终的输出 x 是一个一维向量，其长度等于分类的类别数。
相关问题

请将如下的代码用图片的形式表现出来 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

很抱歉，我不能直接插入图片，但是我可以为您提供代码的格式化版本： ``` class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x ```

def forward(self, x): x = x.transpose(1, 2) x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x))) x = self.bn4(self.conv4(x)) x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 512) m = F.relu(self.fc_bn1_m(self.fc1_m(x))) m = F.relu(self.fc_bn2_m(self.fc2_m(m))) m = self.fc3_m(m) v = F.relu(self.fc_bn1_v(self.fc1_v(x))) v = F.relu(self.fc_bn2_v(self.fc2_v(v))) v = self.fc3_v(v) return m, v是什么意思

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数（`forward`），用于定义模型的前向计算过程。具体解释如下： - `x = x.transpose(1, 2)`：这行代码将输入张量x的维度进行转置，将维度1和维度2进行交换。这通常是为了适应卷积层的输入要求，因为卷积层通常要求输入的通道（channel）维度在维度2上。 - `x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))`：这行代码表示对输入x进行一次卷积操作（`self.conv1(x)`），然后将卷积结果进行批标准化操作（`self.bn1`），最后通过ReLU激活函数（`F.relu`）进行非线性变换。 - `x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))`、`x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))`、`x = self.bn4(self.conv4(x))`：这几行代码分别表示对输入x进行多次卷积操作和批标准化操作，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。 - `x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0]`：这行代码表示在维度2上对张量x进行最大池化操作，即取每个通道上的最大值。`keepdim=True`表示保持维度不变。 - `x = x.view(-1, 512)`：这行代码将张量x进行形状变换，将其变为一个大小为-1行、512列的二维张量。其中，-1表示自动计算该维度的大小，以保持总元素个数不变。 - `m = F.relu(self.fc_bn1_m(self.fc1_m(x)))`、`m = F.relu(self.fc_bn2_m(self.fc2_m(m)))`、`m = self.fc3_m(m)`：这几行代码表示对输入x进行多次线性变换、批标准化操作和ReLU激活函数进行非线性变换，得到最终的输出特征m。 - `v = F.relu(self.fc_bn1_v(self.fc1_v(x)))`、`v = F.relu(self.fc_bn2_v(self.fc2_v(v)))`、`v = self.fc3_v(v)`：这几行代码与上述对m的处理类似，只不过针对的是另一个输出特征v。 - `return m, v`：这行代码表示将计算得到的两个特征向量m和v作为结果返回。 综上所述，这段代码定义了一个神经网络模型的前向传播过程，通过一系列的卷积层、批标准化层和线性层对输入进行处理，并返回两个输出特征向量m和v。这样的模型通常用于特征提取和预测任务。
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大模型ResNet学习笔记.md

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) if self.stride != 1 or identity.shape[1] != out.shape...
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Residual-Networks.zip_-baijiahao_47W_python residual_python残差网络

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) if self.downsample is not None: identity = self....
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BLSC:“块级跳过连接”的代码

out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = self.relu(out) return out 2. **构建网络**：接下来，我们可以使用这些块来构建整个网络。...

请把下列神经网络改得更深一点，需要有20层网络，目的是图像内容识别，原代码如下： def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) #x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) return x

def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x ...

对如下神经网络多加一些结构，使网络更复杂，并且更适用于在30epoch的情况下识别图像内容归类，原代码如下：class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) self.dropout = nn.Dropout(0.5) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self.bn3(x) x = F.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) #x = self.dropout(x) x = self.fc2(x) return x

def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.bn2(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv3(x) x = self....

更改import torch import torchvision.models as models import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class eca_Resnet50(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) self.model.fc = nn.Linear(2048, 1000) self.eca = ECA_Module(2048, 8) def forward(self, x): x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4(x) x = self.eca(x) x = self.model.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.model.fc(x) return x class ECA_Module(nn.Module): def init(self, channel, k_size=3): super(ECA_Module, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1,-2)).transpose(-1,-2).unsqueeze(-1) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) class ImageDenoising(nn.Module): def init(self): super().init() self.model = eca_Resnet50() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 3, kernel_size=3, stride=1, padding=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = F.relu(x) x = self.conv2(x) x = F.relu(x) x = self.conv3(x) x = F.relu(x) return x，使最后输出为[16,1,50,50,]。

x = self.model.conv1(x) x = self.model.bn1(x) x = self.model.relu(x) x = self.model.maxpool(x) x = self.model.layer1(x) x = self.model.layer2(x) x = self.model.layer3(x) x = self.model.layer4...

class PreactConvx2(nn.Module): def __init__(self, c_in, c_out, bn, padding_mode='zeros'): super().__init__() conv_args = dict(padding=1, padding_mode=padding_mode, bias=not bn) self.conv1 = nn.Conv2d(c_in, c_out, 3, **conv_args) self.conv2 = nn.Conv2d(c_out, c_out, 3, **conv_args) if bn: self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c_in) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(c_out) else: self.bn1 = Identity() self.bn2 = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): x = self.conv1(self.relu(self.bn1(x))) x = self.conv2(self.relu(self.bn2(x))) return x是什么意思

4. 创建两个卷积层 self.conv1 和 self.conv2，分别是从输入通道数到输出通道数的卷积操作。 5. 根据是否使用批归一化，创建两个批归一化层 self.bn1 和 self.bn2。如果使用批归一化，则创建 nn.BatchNorm...

def forward(self, x): identity = x if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) out += identity out = self.relu(out) return out

然后，我们将输入张量x先经过一个卷积层self.conv1，然后再经过一个批归一化层self.bn1，最后再经过一个ReLU激活函数self.relu。接着，我们再将输出张量out先经过一个卷积层self.conv2，然后再经过一个批归一化层...

为以下每句代码做注释：class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def init(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None): super(Bottleneck, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # squeeze channels self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel, kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel) self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel * self.expansion, kernel_size=1, stride=1, bias=False) # unsqueeze channels self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel * self.expansion) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.downsample = downsample def forward(self, x): identity = x if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x) out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = self.relu(out) out = self.conv3(out) out = self.bn3(out) out += identity out = self.relu(out) return out

- def forward(self, x)：前向传播函数，传入参数为输入数据 x。 - identity = x：将输入数据保存下来。 - if self.downsample is not None: identity = self.downsample(x)：如果下采样函数不为空，则使用下采样...

def forward(self, x): output = self.conv1(x) output = F.relu(self.bn1(output)) output = self.conv2(output) output = self.bn2(output) return F.relu(x + output) ———————————————— 逐行解释

1. output = self.conv1(x)：对输入 x 进行卷积操作，使用之前定义的 conv1 卷积层，得到输出 output。 2. output = F.relu(self.bn1(output))：对 output 进行批归一化操作，使用之前定义的 bn1 批...

将以下代码改成残差卷积网络class EmbeddingOmniglot(nn.Module): ''' In this network the input image is supposed to be 28x28 ''' def __init__(self, args, emb_size): super(EmbeddingOmniglot, self).__init__() self.emb_size = emb_size self.nef = 64 self.args = args # input is 1 x 28 x 28 self.conv1 = nn.Conv2d(1, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (nef) x 14 x 14 self.conv2 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (1.5*ndf) x 7 x 7 self.conv3 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 5 x 5 self.conv4 = nn.Conv2d(self.nef, self.nef, 3, bias=False) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(self.nef) # state size. (2*ndf) x 3 x 3 self.fc_last = nn.Linear(3 * 3 * self.nef, self.emb_size, bias=False) self.bn_last = nn.BatchNorm1d(self.emb_size) def forward(self, inputs): e1 = F.max_pool2d(self.bn1(self.conv1(inputs)), 2) x = F.leaky_relu(e1, 0.1, inplace=True) e2 = F.max_pool2d(self.bn2(self.conv2(x)), 2) x = F.leaky_relu(e2, 0.1, inplace=True) e3 = self.bn3(self.conv3(x)) x = F.leaky_relu(e3, 0.1, inplace=True) e4 = self.bn4(self.conv4(x)) x = F.leaky_relu(e4, 0.1, inplace=True) x = x.view(-1, 3 * 3 * self.nef) output = F.leaky_relu(self.bn_last(self.fc_last(x))) return [e1, e2, e3, output]

out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out += identity out = self.relu(out) return out class EmbeddingOmniglot(nn.Module): ...

使用paddle将以下LeNet代码改为ResNet网络模型class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.max_pool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = self.avg_pool(x) x = paddle.flatten...

def forward(self, x): x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x_64 = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x_128 = F.relu(self.bn3(self.conv3(x_64))) x_256 = F.relu(self.bn4(self.conv4(x_128))) x_64 = torch.squeeze(self.maxpool(x_64)) x_128 = torch.squeeze(self.maxpool(x_128)) x_256 = torch.squeeze(self.maxpool(x_256)) Layers = [x_256,x_128,x_64] x = torch.cat(Layers,1) x = F.relu(self.bn_1(self.fc1(x))) x = F.relu(self.bn_2(self.fc2(x))) x = F.relu(self.bn_3(self.fc3(x))) x = self.fc4(x) return x

输入x经过一系列卷积层和批归一化层的处理，得到了3个不同分辨率的特征图x_256、x_128和x_64。这些特征图经过池化层后，被连接起来，并通过全连接层输出最终的预测结果。整个过程中，激活函数采用的是ReLU函数。

class BasicBlock2D(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super(BasicBlock2D, 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.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.shortcut = nn.Sequential() if stride != 1 or in_channels != self.expansion * out_channels: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, self.expansion * out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(self.expansion * out_channels) ) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.bn2(self.conv2(out)) out += self.shortcut(x) out = F.relu(out) return out # 定义二维ResNet-18模型 class ResNet18_2D(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(ResNet18_2D, self).__init__() self.in_channels = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(BasicBlock2D, 64, 2, stride=1) self.layer2 = self._make_layer(BasicBlock2D, 128, 2, stride=2) self.layer3 = self._make_layer(BasicBlock2D, 256, 2, stride=2) self.layer4 = self._make_layer(BasicBlock2D, 512, 2, stride=2) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512 , 512) def _make_layer(self, block, out_channels, num_blocks, stride): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self.in_channels = out_channels * block.expansion for _ in range(1, num_blocks): layers.append(block(self.in_channels, out_channels)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) # print(out.shape) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out改为用稀疏表示替换全连接层

out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) out = self.maxpool(out) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out....

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

def forward(self, x): x = self.conv1_1(x) x = self.bn1_1(x) x = self.relu1_1(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2_1(x) x = self.bn2_1(x) x = self.relu2_1(x) x = self.pool2(x) x = self.conv3_1...

class RestNetDownBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride): super(RestNetDownBlock, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[0], padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[1], padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.extra = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride[0], padding=0), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) def forward(self, x): extra_x = self.extra(x) output = self.conv1(x) out = F.relu(self.bn1(output)) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) return F.relu(extra_x + out) ———————————————— 逐行解释以上代码

output = self.conv1(x) out = F.relu(self.bn1(output)) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) return F.relu(extra_x + out) forward方法定义了下采样残差块的正向传播过程。给定输入x，首先...

类似如下代码结构的神经网络模型有哪些？ def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.fc1 = nn.Linear(256 * 4 * 4, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))) x = self.pool(F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))) x = self.pool(F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))) x = x.view(-1, 256 * 4 * 4) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x

这个代码结构是一个卷积神经网络模型，常用于计算机视觉任务。类似结构的神经网络模型有很多种，例如VGG、ResNet、Inception等。它们的主要区别在于网络深度、卷积模块的设计方式和连接方式等。...

请说明这段代码的逻辑，先后执行顺序。class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

在前向传播函数 forward() 中，首先获取输入张量 x 的 batch size，然后通过卷积层、池化层、批标准化层、Dropout 层和激活函数（ReLU）等操作进行特征提取和处理。最后将处理后的张量 x 经过全局平均池化层，再通过...

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