下图展示了 ResidualBlock 的主要结构。 ResidualBlock+__init__(in_channels: int, out_channels: int)+forward(x: Tensor) : -> Tensor 3. 在 PyTorch 中实现 Residual 模块 下面是一个在 PyTorch 中实现 ResidualBlock 模块的代码示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassResidual...
代码如下所示: importtorch.nnasnnclassResidualBlock(nn.Module):def__init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)...
exit("ResNet结构不对!") #添加block net.add_module("resnet_block1", resnet_block(64, 64, num_residual[0], basicblock, first_block=True)) net.add_module("resnet_block2", resnet_block(64, 128, num_residual[1], basicblock)) net.add_module("resnet_block3", resnet_block(128, 2...
https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/BottleNeck-InvertedResidual-FusedMBConv-in-PyTorch/blob/main/README.ipynb
x = self.rblock1(x) x = F.relu(self.mp(self.conv2(x))) x = self.rblock2(x) x = x.view(in_size, -1) x = self.fc(x) return x model=Net() #损失函数 cri=torch.nn.CrossEntropyLoss() #优化器 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.5) ...
以下是一个使用 PyTorch 实现的简单残差块代码示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 import torch import torch.nn as nn class ResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): ...
在PyTorch中,我们可以轻松地创建一个ResidualAdd层 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torchimportnn from torchimportTensorclassResidualAdd(nn.Module):def__init__(self,block:nn.Module):super().__init__()self.block=block ...
在PyTorch中,我们可以轻松地创建一个ResidualAdd层 fromtorchimportnn fromtorchimportTensor classResidualAdd(nn.Module): def__init__(self,block:nn.Module): super().__init__() self.block=block defforward(self,x:Tensor)->Tensor: res=x
Inverted Residual Block主要在轻量级卷积神经网络中得到了广泛应用,如MobileNetV2、EfficientNet等。这些网络模型在移动设备和嵌入式系统中具有广泛的应用前景,因为它们能够在保持较高准确率的同时显著降低计算量和内存占用。 Inverted Residual Block的一个简单示例或代码实现 以下是一个使用PyTorch实现的Inverted Residual Bl...
在PyTorch中,我们可以轻松创建一个ResidualAdd层 from torch import nn from torch import Tensor class ResidualAdd(nn.Module): def __init__(self, block: nn.Module): super().__init__() self.block = block def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: ...