当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错。
后来发现,写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。
全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了,现在看nn.Linear(???, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢?
请看下文详解。
class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(???, 4096) ...... ...... )
首先,我们先把forward写一下:
def forward(self, x): x = self.conv(x) print x.size()
就写到这里就可以了。其次,我们初始化一下网络,随机一个输入:
import torch from Alexnet.AlexNet import * from torch.autograd import Variable if __name__ == '__main__': net = AlexNet() data_input = Variable(torch.randn([1, 3, 96, 96])) # 这里假设输入图片是96x96 print data_input.size() net(data_input)
结果如下:
(1L, 3L, 96L, 96L) (1L, 256L, 1L, 1L)
显而易见,咱们这个全连接层的input_features为256。
以上这篇pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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