conv1x1 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=1) # 使用卷积核处理输入数据 output_data = conv1x1(input_data) print(output_data.shape) # 输出:(batch_size, 32, height, width) 这段代码首先定义了一个大小为1x1的卷积层conv1x1,输入通道数为64,输出通道数为32。然后,它使用...
importtorch.nnasnnfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsfrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchimportsysimportos BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))fromtools.common_toolsimporttransform_invert, set_seed path_tools = os.path.abspath(os.path.join(BASE_DIR,"..","..",...
input = torch.randn(5,5) #卷积输入特征图 kernel = torch.randn(3,3) #卷积核 bias = torch.randn(1) #卷积偏置,默认输出通道数目等于一,长度为1的随机量 1. 2. 3. step1: 用原始的矩阵运算来实现二维卷积,先不考虑batchsize维度和channels维度。pytorch中的维度是反过来的,从里到外,即从左到右,...
1.不引入1*1卷积: input(28*28*192)→(conv(5*5*32,same))→output(28*28*32) 计算参数量:(28*28*32)*(5*5*192)≈120M 2.引入1*1卷积: input(28*28*192)→(conv*(1*1*16))→hidden(28*28*16)→(conv(5*5*32,same))→output(28*28*32) 计算参数量:(28*28*16)*192+(28*28*3...
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1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上面的代码中,load_data()函数用来加载数据集,返回特征矩阵X和标签向量y。我们使用train_test_split函数将数据集按照 8:2 的比例划分成训练集和测试集。 3. 构建卷积神经网络模型 接下来,我们需要构建一个1维卷积神经网络模型。这个模型包含了卷积层、池化层和全连接层等组...
(2,1,3)卷积码C语言代码.docx,#include stdio.h #include Conio.h #define N 7 #include math.h #include stdlib.h #includetime.h #define randomize() srand((unsigned)time(NULL)) encode( unsigned int *symbols, /*编码输出*/ unsigned int *data, /*编码输入*/ unsign