在PyTorch 中实现 Dense 层 在PyTorch 中,可以使用torch.nn.Linear来实现 Dense 层。以下是一个简单的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnn# 定义一个简单的 Dense 层classSimpleDenseLayer(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):super(SimpleDenseLayer,self).__init__()self.dense=nn.L...
<<person>>用户<<system>>深度学习系统<<container>>模型[Python, PyTorch]<<container>>Dense Layer[Python, PyTorch]使用包含调用C4 架构图:Dense Layer 结构 源码分析 在PyTorch 中,我们使用torch.nn.Linear来实现 Dense 层的功能。以下是实现 Dense 层的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModel(nn...
num_layers, inplances, growth_rate, bn_size , drop_rate=0):super(DenseBlock, self).__init__()layers = []# 随着layer层数的增加,每增加一层,输入的特征图就增加一倍growth_ratefor i in range(num_layers):layers.append(_DenseLayer(inplances + i * growth_rate, growth_rate, bn_size...
DenseBlock模块用于汇总按顺序应用的多个密集层: 在这个模块中,通过循环创建多个DenseLayer,并将它们按顺序组合起来,每个DenseLayer的输入通道数量会随着层数的增加而动态变化,它是原始输入通道加上前面各层生成的特征图数量,最终输出经过这些密集层处理后的结果。 TransitionLayer模块 TransitionLayer模块主要用于对输入(通常...
,网络结构采用包含4个DenseBlock的DenseNet-BC,其首先是一个stride=2的7x7卷积层(卷积核数为 ),然后是一个stride=2的3x3 MaxPooling层,后面才进入DenseBlock。ImageNet数据集所采用的网络配置如表1所示: 表1 ImageNet数据集上所采用的DenseNet结构 实验结果及讨论 ...
根据前文所述,DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。 DenseBlock 实现代码: class _DenseLayer(nn.Sequential):#卷积块:BN->ReLU->1x1Conv->BN->ReLU->3x3Conv def __init__(self, num_input_features, growth_rate, bn_size, drop_rate): ...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from collections import OrderedDict class _DenseLayer(nn.Sequential): def __init__(self, num_input_features, growth_rate, bn_size, …
layer = _DenseLayer(num_input_features + i * growth_rate, growth_rate, bn_size, drop_rate) self.add_module('denselayer%d'% (i +1), layer)class_Transition(nn.Sequential):def__init__(self, num_input_features, num_output_features):super(_Transition, self).__init__() ...
再详细说下bottleneck和transition layer操作 在每个Dense Block中都包含很多个子结构，以DenseNet-169的Dense Block（3）为例，包含32个11和33的卷积操作，也就是第32个子结构的输入是前面31层的输出结果，每层输出的channel是32（growth rate），那么如果不做bottleneck操作，第32层的33卷积操作的输入就是3132+（上...
2.3 Dense Block 和 Dense Layer2.3.1 Dense Layer一个Dense Block中是由L层dense laryer组成,layer之间是dense connectivity。从下面这个公式上来体会什么是dense connectivity,第l层的输出是: image_1crvbi3r5qljcnisu51al91s742t.png-4.7kBH_l是该layer的计算函数,输入是x0到x_l-1的拼接,即模型的原始...