class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5) self.relu1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(2) self.fc1 = nn.Linear(256, 120) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.relu4 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(84, 10) self.relu5 = nn.ReLU() def forward(self, x): y = self.conv1(x) y = self.relu1(y) y = self.pool1(y) y = self.conv2(y) y = self.relu2(y) y = self.pool2(y) y = y.view(y.shape[0], -1) y = self.fc1(y) y = self.relu3(y) y = self.fc2(y) y = self.relu4(y) y = self.fc3(y) y = self.relu5(y) return y
时间: 2024-04-19 21:30:24 浏览: 17
这一个简单的卷积神经网络模型的定义,用于图像分类任务。该模型包含了两个卷积层(`self.conv1` 和 `self.conv2`)、两个池化层(`self.pool1` 和 `self.pool2`)以及三个全连接层(`self.fc1`、`self.fc2` 和 `self.fc3`)。在每个卷积层和全连接层之间,都使用了 ReLU 激活函数(`self.relu1`、`self.relu2`、`self.relu3`、`self.relu4` 和 `self.relu5`)。
在 `forward()` 方法中,输入数据 `x` 会通过网络的不同层进行前向传播操作。首先,输入通过第一个卷积层、ReLU 激活函数和池化层。然后,结果再经过第二个卷积层、ReLU 激活函数和池化层。接下来,通过将特征图展平为一维向量(使用 `y.view(y.shape[0], -1)`),将结果传递给第一个全连接层、ReLU 激活函数、第二个全连接层、ReLU 激活函数以及最后一个全连接层。最后,通过 ReLU 激活函数输出分类结果。
你可以根据自己的需求修改和扩展这个模型。注意,这个模型适用于输入通道数为 1 的灰度图像,如果你的数据是彩色图像或者通道数不是 1,你需要相应地修改卷积层的输入通道数。
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class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__()
这是一个Python类,该类继承了PyTorch中的nn.Module类,用于构建神经网络模型。该类中有一个构造函数__init__,用于初始化模型的参数和层。
在这个例子中,构造函数中首先调用了父类nn.Module的构造函数,即super(Model, self).__init__(),以确保子类继承了父类的属性和方法。然后可以定义模型的各个层,例如卷积层、池化层、全连接层等。
通过继承nn.Module类,该类可以利用PyTorch提供的优化器和损失函数等工具来训练和优化模型。
class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5) self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500) self.fc2 = nn.Linear(500, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 4*4*50) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x
This is a PyTorch model for classifying handwritten digits using a convolutional neural network. The model consists of two convolutional layers followed by two fully connected layers. The first convolutional layer has 20 filters of size 5x5 and takes in a grayscale image of size 28x28. The second convolutional layer has 50 filters of size 5x5. The output of the convolutional layers is passed through a max pooling layer with a kernel size of 2x2. The output of the max pooling layer is then flattened and passed through two fully connected layers with ReLU activation. The final output is a probability distribution over the 10 possible digit classes.