class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, 3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
self.max_pool = nn.MaxPool2d(2)
self.fc1 = nn.Linear(7*7*32, 128)
self.fc1 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.max_pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.max_pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = F.softmax(x, dim=1)
return x
위는 모델입니다. 입력 이미지의 모양은 batch_size 16의 1x28x28입니다. 나는 self.fc1 ()의 입력 크기와 완전히 일치하는 (16, 1568) 인 flatten 후 x.shape를 인쇄하려고했습니다. 누구든지 아이디어가 있습니까?
이 기능의 이름 nn.Linear(128, 10)을 self.fc1
ie로 self.fc1 = nn.Linear(128, 10)
변경하십시오.self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
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몇 마디 만하겠습니다