self.fc1 = nn.Sequential(什么意思

时间: 2023-07-24 18:03:34 浏览: 102
self.fc1 = nn.Sequential() 是一个 PyTorch 中的语句，用于定义一个包含多个层的神经网络模型的第一层。 nn.Sequential() 是一个顺序容器，可以按照顺序将多个层组合在一起。在这个例子中，self.fc1 是一个包含多个层的神经网络模型的第一层，通过 nn.Sequential() 来定义。 具体的层可以通过 nn.Module 的子类来定义，例如 nn.Linear() 是一个线性层，可以实现线性变换。你可以在 nn.Sequential() 中添加多个层，按照顺序组合它们。 举个例子，如果你想定义一个包含一个线性层和一个激活函数的神经网络模型的第一层，可以这样写： self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, hidden_size), nn.ReLU() ) 其中，input_size 是输入的特征维度，hidden_size 是隐藏层的大小，nn.Linear() 是线性层，nn.ReLU() 是激活函数。这样定义后，self.fc1 就包含了一个线性层和一个激活函数的组合。
相关问题

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

这段代码定义了一个名为 VGG19Encoder 的神经网络模型。它使用了预训练的 VGG19 模型的前四个卷积层和最后一个全连接层作为特征提取器，其中前四个卷积层被分别用于提取不同层级的特征。然后，通过几个额外的卷积层和全连接层将提取的特征转换为对输入图像中物体类别的预测。其中，提取的特征被分别送入四个全连接层中进行分类。 具体来说，代码中的各个部分的功能如下： - `features_list = list(vgg19.features.children())`：获取 VGG19 模型的所有卷积层。 - `self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13])`：将前 13 层卷积层作为 conv2_2 层。 - `self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26])`：将第 14 层到第 26 层卷积层作为 conv3_4 层。 - `self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39])`：将第 27 层到第 39 层卷积层作为 conv4_4 层。 - `self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1])`：将第 40 层到倒数第二层卷积层作为 conv5_4 层。 - `self.tail_layer = features_list[-1]`：将最后一层卷积层作为尾部层。 - `self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2]`：获取 VGG19 模型的所有全连接层，但不包括最后两层。 - `self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers))`：将所有全连接层组成一个新的连续的全连接层。 - `self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv3_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_2 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv4_4 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.extract_3 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1))`：将 conv5_4 层的输出进行卷积操作，以提取更高级别的特征。 - `self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义一个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第二个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第三个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True)`：定义第四个输入为 196 的全连接层，用于分类。 - `self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True)`：定义一个输入为 4096 的全连接层，用于分类。 - `self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义一个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k)`：定义第二个 Batch Normalization 层，用于归一化数据。 - `weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)`：对所有全连接层进行权重初始化，以提高模型的性能。

self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 4, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(4), nn.ReLU()) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(4, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv1d(8, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) #nn.Dropout(p=dropout), #nn.MaxPool1d(2)) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=dropout), nn.MaxPool1d(2)) self.conv_last = nn.Conv1d(8, 1, kernel_size=1, padding=0) self.fc = nn.Linear(10, 1) #self.gamma = torch.nn.Parameter(torch.zeros(1))

这些代码定义了一个名为`CNN`的神经网络类，这个类继承自PyTorch的`nn.Module`类。这个类包含了四个卷积层和一个全连接层。 - `layer1`是一个由三个子层组成的序列，它的输入大小为`(batch_size, 1, seq_len)`，输出大小为`(batch_size, 4, seq_len)`。 - `layer2`是一个由三个子层组成的序列，它的输入大小为`(batch_size, 4, seq_len)`，输出大小为`(batch_size, 8, seq_len)`。 - `layer3`是一个由三个子层组成的序列，它的输入大小为`(batch_size, 8, seq_len)`，输出大小为`(batch_size, 8, seq_len)`。 - `layer4`是一个由四个子层组成的序列，它的输入大小为`(batch_size, 16, seq_len)`，输出大小为`(batch_size, 32, seq_len/2)`。 这些卷积层的输出都是1维张量。其中，`nn.Conv1d`表示1维卷积层，`nn.BatchNorm1d`表示1维批量归一化层，`nn.ReLU`表示ReLU激活函数层，`nn.Dropout`表示随机失活层，`nn.MaxPool1d`表示1维最大池化层。这些层的作用分别是提取特征、标准化特征、引入非线性、随机失活以防止过拟合和下采样。 接下来，`conv_last`定义了一个1维卷积层，它的输入大小为`(batch_size, 8, seq_len/2)`，输出大小为`(batch_size, 1, seq_len/2)`。这个层用于将卷积层的输出转化为一个单一的值。 最后，`fc`定义了一个全连接层，它的输入大小为10，输出大小为1。`gamma`是一个可学习的参数，用于控制模型的输出。
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self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) def make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1): layers = [] layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride)) self...
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PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法.pdf

self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) # 对池化层后的特征进行全连接 self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 输出层，假设10个类别 def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1, ...
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self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) ...

class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.drop_out = nn.Dropout() self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 64, 1000) self.fc2 = nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) out = out.reshape(out.size(0), -1) out = self.drop_out(out) out = self.fc1(out) out = self.fc2(out) return out 逐条解释上述代码的意思

7. self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 64, 1000)：定义了第一个全连接层，输入大小为7 * 7 * 64，输出大小为1000。 8. self.fc2 = nn.Linear(1000, 10)：定义了第二个全连接层，输入大小为1000，输出大小为10，用于...

class TPCNN(nn.Module): def __init__(self, num_class=10, head_payload=False): super(TPCNN, self).__init__() # 上 self.uconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(16, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 中 self.mconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) # 下 self.dconv1 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.uconv3 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.mconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.dconv2 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(96, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.uconv4 = nn.Sequential( # nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU(), ) self.globalconv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(896, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.9, affine=True), nn.ReLU() ) self.dmaxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,padding=1) # self.lstm1 = nn.LSTM(256,512, 2) # self.lstm2 = nn.LSTM(self.i_size*2,self.i_size*2, 2) self.avpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(2) # self.globallstm = nn.LSTM(512, 256, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024*2*2, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, num_class)

这段代码定义了一个名为TPCNN的类，继承自nn.Module。它具有一个num_class参数，默认值为10，以及一个head_payload参数，其默认值为False。在__init__函数中，它首先调用父类的构造函数，然后定义了该类的其余属性和...

self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=196, out_features=84), nn.ReLU(), ) # 补充第三个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=84, out_features=n_classes), nn.ReLU(), )有什么错误吗

self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... self.fc2 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=196, out_features=84), nn.ReLU...

self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = 24, out_channels = 12, kernel_size= 3, stride= 1, padding=1, ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), )这里的12*7*7是什么意思

这里的12*7*7是指在经过第二个卷积层之后，得到的特征图(feature map)的大小是 12x7x7，其中 12 是指特征图的通道数，7x7 是指特征图的空间大小。在神经网络中，特征图的大小会影响后面全连接层的输入大小，因此需要...

请解释下面的代码并详细说明网络结构和每一层的作用：class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 25, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(25), nn.ReLU(inplace=True) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(25, 50, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(50), nn.ReLU(inplace=True) ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(50 * 5 * 5, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(128, 10) ) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x

这段代码定义了一个卷积神经网络（CNN），使用了PyTorch中的nn.Module和相关子类来实现。 网络结构如下： - 层1：卷积层，使用1个输入通道，25个输出通道，核大小为3的卷积核。这一层还有一个batch normalization和...

class RestNet18(nn.Module): def __init__(self): super(RestNet18, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = nn.Sequential(RestNetBasicBlock(64, 64, 1), RestNetBasicBlock(64, 64, 1)) self.layer2 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(64, 128, [2, 1]), RestNetBasicBlock(128, 128, 1)) self.layer3 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(128, 256, [2, 1]), RestNetBasicBlock(256, 256, 1)) self.layer4 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(256, 512, [2, 1]), RestNetBasicBlock(512, 512, 1)) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = self.avgpool(out) out = out.reshape(x.shape[0], -1) out = self.fc(out) return out ———————————————— 逐行解释以上代码

self.layer1 = nn.Sequential(RestNetBasicBlock(64, 64, 1), RestNetBasicBlock(64, 64, 1)) 接下来定义了layer1，它是一个包含两个RestNetBasicBlock的序列模块。每个RestNetBasicBlock的输入通道数...

class ResNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=32): super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = nn.Sequential( ResNetBlock(64, 64), ResNetBlock(64, 64), ResNetBlock(64, 64) ) self.layer2 = nn.Sequential( ResNetBlock(64, 128), ResNetBlock(128, 128), ResNetBlock(128, 128) ) self.layer3 = nn.Sequential( ResNetBlock(128, 256), ResNetBlock(256, 256), ResNetBlock(256, 256) ) self.layer4 = nn.Sequential( ResNetBlock(256, 512), ResNetBlock(512, 512), ResNetBlock(512, 512) ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, num_classes) 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 = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x 解释该代码

1. 初始化函数 __init__ 中，定义了模型的各个层，包括了卷积层、Batch Normalization 层、ReLU 激活函数、最大池化层、ResNetBlock 残差块、自适应平均池化层和全连接层。 2. forward 函数中，定义了模型的前...

def __init__(self, num_classes=32): super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = nn.Sequential( ResNetBlock(64, 64), ResNetBlock(64, 64), ResNetBlock(64, 64) ) self.layer2 = nn.Sequential( ResNetBlock(64, 128), ResNetBlock(128, 128), ResNetBlock(128, 128) ) self.layer3 = nn.Sequential( ResNetBlock(128, 256), ResNetBlock(256, 256), ResNetBlock(256, 256) ) self.layer4 = nn.Sequential( ResNetBlock(256, 512), ResNetBlock(512, 512), ResNetBlock(512, 512) ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, num_classes) 详细解释该代码

- 最后，通过AdaptiveAvgPool2d将特征图压缩成1x1的大小，然后通过一个线性层将输出映射到指定的类别数。 总体来说，该模型使用ResNetBlock作为基本模块，通过堆叠多个ResNetBlock来构建深度神经网络，以实现高效的...

写出将结构写在一个sequtial中的代码结构与此相同 class CNN(nn.Module): # def __init__(self): # super(CNN, self).__init__() # self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3) # self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3) # self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3) # self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, 3) # self.fc1 = nn.Linear(6400, 1024) # self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) # self.fc3 = nn.Linear(512, 128) # self.fc4 = nn.Linear(128, 10) # def forward(self, x): # # 3 x 32 x 32 # x = torch.relu(self.conv1(x)) # 32 x 30 x 30 # x = nn.BatchNorm2d(32).to("cuda")(x) # 32 x 30 x 30 # x = torch.relu(self.conv2(x)) # 64 x 28 x 28 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 64 x 14 x 14 # x = torch.relu(self.conv3(x)) # 128 x 12 x 12 # x = nn.BatchNorm2d(128).to("cuda")(x) # 128 x 12 x 12 # x = torch.relu(self.conv4(x)) # 256 x 10 x 10 # x = torch.max_pool2d(x, 2) # 256 x 5 x 5 # x = x.view(-1, 6400) # x = torch.relu(self.fc1(x)) # x = torch.tanh(self.fc2(x)) # x = torch.relu(self.fc3(x)) # x = self.fc4(x) # return x

self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 3), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(32), nn.Conv2d(32, 64, 3), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(64, 128, 3), nn.ReLU(), nn.BatchNorm2d(128), nn....

我知道这个类的定义是：class SelfAttention(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，那么SelfAttention(channel_out)这个语句的作用是什么？

model = nn.Sequential( nn.Conv1d(3, 32, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3), nn.ReLU(), sa, nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3), nn.ReLU(), nn.Conv1d(128, 10, kernel_size...

定义ResNet18模型 class ResNet18(nn.Module): def init(self): super(ResNet18, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(128), ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(256), ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(512), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.layer1(x) + x x = self.layer2(x) + x x = self.layer3(x) + x x = self.layer4(x) + x x = self.avgpool(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x

self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, ...

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

self.fc = nn.Identity() 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 *...

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.LeakyReLU = nn.LeakyReLU(negative_slope=0.1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.elu = nn.ELU(inplace=True) 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.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) 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.view(out.size(0), -1) return out 在self.layer4(out)和 self.avgpool(out)之间加CBAM

要在 self.layer4(out) 和 self.avgpool(out) 之间CBAM模块，可以按照以下步骤进行修改： 首先，导入CBAM模块的相关库： python from cbam import CBAM 然后，在ResNet18_2D类中添加CBAM模块： ...

# 搭建模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self, in_channels, n_classes): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels = in_channels, out_channels = 24, kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1, ), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2) ) # 补充第二个卷积层... self.fc1 = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=12*7*7, out_features=196), nn.ReLU(), ) # 补充第二个全连接层... # 补充第三个全连接层... def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(-1, 12*7*7) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) output = softmax(x, 1) return output

这段代码是一个用于图像分类的卷积神经网络模型，包含卷积层、池化层和全连接层。其中，卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将降维后的特征输入到分类器中，输出分类结果。...
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