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          pytoch-基本卷积网络结构, 参数提取,参数初始化

          基本卷积网络结构net.py 

          from torch import nn
          
          class SimpleCNN(nn.Module):
              def __init__(self):
                  super(SimpleCNN, self).__init__()
                  layer1 = nn.Sequential() # 将网络模型进行添加
                  layer1.add_module(conv1, nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1)) # nn.Conv
                  layer1.add_module(relu1, nn.ReLU(True))
                  layer1.add_module(pool1, nn.MaxPool2d(2, 2))
                  self.layer1 = layer1
          
                  layer2 = nn.Sequential()
                  layer2.add_module(conv2, nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, padding=1))
                  layer2.add_module(relu2, nn.ReLU(True))
                  layer2.add_module(pool2, nn.MaxPool2d(2, 2))
                  self.layer2 = layer2
          
                  layer3 = nn.Sequential()
                  layer3.add_module(conv3, nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, padding=1))
                  layer3.add_module(relu3, nn.ReLU(True))
                  layer3.add_module(pool3, nn.MaxPool2d(2, 2))
                  self.layer3 = layer3
          
                  layer4 = nn.Sequential()
                  layer4.add_module(fc1, nn.Linear(2048, 512))
                  layer4.add_module(fc_relu1, nn.ReLU(True))
                  layer4.add_module(fc2, nn.Linear(512, 64))
                  layer4.add_module(fc_relu2, nn.ReLU(True))
                  layer4.add_module(fc3, nn.Linear(64, 10))
                  self.layer4 = layer4
          
              def forward(self, x):
                  conv1 = self.layer1(x)
                  conv2 = self.layer2(conv1)
                  conv3 = self.layer3(conv2)
                  fc_input = conv3.view(conv3.size(0), -1)
                  fc_out = self.layer4(fc_input)
          
                  return fc_out
          
          model = SimpleCNN()
          # print(model) # 打印输出网络结构

          提取前两层的网络结构

          new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2])  # 提取前两层的网络结构, 构造nn.Sequential网络串接, * 表示将里面的内容一个个传进去

          提取所有层的网络结构

          conv_model = nn.Sequential()
          # 提取所有的卷积层操作, model.name_modules() 提取所有层的网络结构
          for name, layer in model.named_modules():
              if isinstance(layer, nn.Conv2d):
                  name = name.replace(., _)
                  conv_model.add_module(name, layer)
          print(conv_model)
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