淺談pytorch卷積核大小的設(shè)置對全連接神經(jīng)元的影響
更新時間：2020年01月10日 14:26:07 作者：tequilaro
今天小編就為大家分享一篇淺談pytorch卷積核大小的設(shè)置對全連接神經(jīng)元的影響，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
3*3卷積核與2*5卷積核對神經(jīng)元大小的設(shè)置
#這里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET類繼承nn.Module類 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET類包含父類nn.Module的所有屬性 # super()需要兩個實參，子類名和對象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 128, 1, 1, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(512, 128) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.drop1 = nn.Dropout(0.5) self.fc2 = nn.Linear(128, 32) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True) self.fc3 = nn.Linear(32, 3) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = self.relu1(x) x = self.drop1(x) x = self.fc2(x) x = self.relu2(x) x = self.fc3(x) x = self.softmax(x) return x
主要看對稱卷積核以及非對稱卷積核之間的計算方式
#這里kerner_size = 3*3 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET類繼承nn.Module類 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET類包含父類nn.Module的所有屬性 # super()需要兩個實參，子類名和對象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 128, 1, 1, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(3200, 128) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.drop1 = nn.Dropout(0.5) self.fc2 = nn.Linear(128, 32) self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True) self.fc3 = nn.Linear(32, 3) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc1(x) x = self.relu1(x) x = self.drop1(x) x = self.fc2(x) x = self.relu2(x) x = self.fc3(x) x = self.softmax(x) return x
針對kerner_size=2*5,padding=0，stride=1以及kerner_size=3*3,padding=1,stride=1二者計算方式的比較如圖所示
以上這篇淺談pytorch卷積核大小的設(shè)置對全連接神經(jīng)元的影響就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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