class Net(nn.Module): def __init__(self,): super().__init__() conv_dim=64 encoder_dim = [conv_dim] + [64, 128, 256, 512 ] self.encoder = resnet34d(pretrained=False,in_chans=CFG.one_depth) self.decoder = SmpUnetDecoder( encoder_channels=[0] + encoder_dim, decoder_channels=[256, 128, 64, 32, 16], n_blocks=5, use_batchnorm=True, center=False, attention_type=None, ) self.logit = nn.Conv2d(16,1,kernel_size=1) #-- pool attention weight self.weight = nn.ModuleList([ nn.Sequential( nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), ) for dim in encoder_dim ])
时间: 2023-06-18 17:07:25 浏览: 250
这是一个 PyTorch 中的神经网络模型类定义,包含了一个卷积编码器和一个 SmpUnet 解码器。其中,卷积编码器使用了 resnet34d 预训练模型,解码器的输入通道数为 [0] + encoder_dim,输出通道数为 [256, 128, 64, 32, 16],使用了 5 个块,每个块中都包含了一个卷积层和一个 ReLU 激活函数。最终输出的 logit 是一个 1x1 的卷积层,输出通道数为 1。此外,还定义了一个 ModuleList,其中包含了多个卷积层,用于计算权重。
相关问题
class Net(nn.Module): def__init__(self): super(Net,self).__init__()
`class Net(nn.Module):` 这是在 PyTorch 框架中定义一个神经网络模块(Neural Network Module)的方式。`nn.Module` 是 PyTorch 提供的基础类,用于构建可训练的模型。`Net` 类继承了 `nn.Module`,这意味着 `Net` 就是一个可以接受数据并进行前向传播(forward pass)的容器。
`def __init__(self):` 这个部分是 `Net` 类的构造函数,也叫初始化方法。当你实例化 `Net` 类的时候,`__init__` 方法会被自动调用。`super(Net, self).__init__()` 这行代码的作用是调用父类 `nn.Module` 的初始化过程,确保 `Net` 类继承到的所有基础属性和方法都得到了正确的配置。
举个简单的例子:
```python
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 初始化网络层
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) # 卷积层
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 池化层
self.fc1 = nn.Linear(120, 84) # 全连接层
self.fc2 = nn.Linear(84, 10) # 输出层
def forward(self, x):
# 定义网络的前向传播路径
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = F.relu(self.fc1(x.view(-1, 120)))
return self.fc2(x)
net = Net()
```
在这里,`__init__` 函数帮我们设置了网络的基本结构。
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。
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