所以,这个层级结构也很明显,model._modules这个字典中有两个键值对,features:Sequential(...)和classifier:Sequential(...)这两个。 在各自的model._modules["features"]._modules和model._modules["classifier"]._modules里面又分别是自己起名字的键值对和数字为键的键值对,打印结果如下。 model2 = LeNet2(3)...
output_size,n_layers=1,bidirectional=True):super(GRUClassifier,self).__init__()self.hidden_size=hidden_sizeself.n_layers=n_layersself.n_directions=2ifbidirectionalelse1#Embedding层:输入(seqLen,batch_size),输出(seqLen,batch_size,hidden_size)self.embedding=torch.nn.Embedding(input_size,hidden_s...
import torch.nn as nnclass classifier(nn.Module): #定义所有层 def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout): super().__init__() #embedding 层 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) #lstm...
1. 深度神经网络分类器(DNN Classifier) 2. 深度神经网络回归量(DNN Regressor) 3. 线性分类器(Linear Classifier) 4. 线性回归量(Linea rRegressor) 5. 深度神经网络线性组合分类器(DNN Linear Combined Classifier) 6. 深度神经网络线性组合回归量(DNN Linear Combined Regressor) •我们所有预构建的二进制文件...
features.extend([torch.nn.Linear(number_features,len(class_names))])vgg_based.classifier=torch.nn.Sequential(*features)vgg_based=vgg_based.to(device)print(vgg_based)criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer_ft=optim.SGD(vgg_based.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9) ...
Linear -> ReLU -> Linear -> ReLU -> Linear 一个线性层对传入数据应用一个线性转换。 必须指定输入特征的数量和输出特征的数量,它们应与类的数量相对应。 ReLU 层是一个激活函数,用于将所有传入特征定义为 0 或更大。 因此,应用此层时,任何小于 0 的数字都会更改为零,而其他数字则保持不变。 我们将在...
以适应我们的分类任务self.resnet.fc = nn.Linear(self.resnet.fc.in_features, num_classes)defforward(self, x):# 直接使用ResNet的forward函数x = self.resnet(x)returnx# 自定义模型,搭积木一样classLightweightClassifier(nn.Module):def__init__(self, num_classes=10):super(LightweightClassifier, ...
classifier=RNNClassifier(N_CHARS, HIDDEN_SIZE, N_COUNTRY, N_LAYER) #迁移至GPU ifUSE_GPU: device=torch.device("cuda:0") classifier.to(device) criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer=torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.001) ...
class MyClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, model): super(MyClassifier, self).__init__() self.model = model self.fc = torch.nn.Linear(768, 2) # Assuming we are using a binary classification task. Adjust the output size accordingly. self.softmax = torch.nn.LogSoftmax(...
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))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x model = GarmentClassifier(...