Pytorch深度学习（4）—BN层及ResNet+DenseNet实现_一维数据分类网络资源-CSDN文库

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Pytorch深度学习（深度学习（4）） — BN层及层及ResNet + DenseNet实现实现

Pytorch深度学习（深度学习（4）） — BN层及层及ResNet + DenseNet实现实现1.批量归一化(BN)2.ResNet2.1 残差块2.2 ResNet 模型实现结构：3.DenseNet 稠密连接网络3.1 稠密块

（DenseBlock）3.3 过滤层（transition_block）3.4 DenseNet模型总实现

1.批量归一化批量归一化(BN)

nn.BatchNorm2d(6) — 卷积层使用，超参数为输出通道数

nn.BatchNorm1d(120) – 全连接层使用，超参数为输出单元个数

2.ResNet

2.1 残差块残差块

输入为X + Y，因而X Y的输出通道要一致

可以用1*1的卷积层来调整通道的大小

class Residual(nn.Module):

#可以设定输出通道数、是否使用额外的1x1卷积层来修改通道数以及卷积层的步幅。

def __init__(self, in_channels, out_channels, use_1x1conv=False, stride=1):

super(Residual, self).__init__()

self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=stride)

self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)

if use_1x1conv:

self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride)

else:

self.conv3 = None

self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

def forward(self, X):

Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))

Y = self.bn2(self.conv2(Y))

if self.conv3:

X = self.conv3(X)

return F.relu(Y + X)

2.2 ResNet 模型实现模型实现

结构：结构：

卷积(64,7×7,3)

批量一体化

最大池化(3×3,2)

残差块x4 (通过步幅为2的残差块在每个模块之间减小高和宽)

全局平均池化

全连接

net = nn.Sequential(

nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),

nn.BatchNorm2d(64),

nn.ReLU(),

nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))

def resnet_block(in_channels, out_channels, num_residuals, first_block=False):

if first_block:

assert in_channels == out_channels # 第一个模块的通道数同输入通道数一致

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