网站建设费计入那个科目常德外贸网站优化推广

使用 PyTorch 实现动态输入：支持训练和推理输入维度不一致的 CNN 和 LSTM/GRU 模型

在深度学习中，处理不同大小的输入数据是一个常见的挑战。许多实际应用需要模型能够灵活地处理可变长度的输入。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现支持动态输入的 CNN 和 LSTM/GRU 模型，并打印每一层的输入和输出。

• 卷积神经网络（CNN）：CNN 通常用于处理图像数据。它通过卷积层提取局部特征，并能够处理不同大小的输入图像。通过使用全局池化层，CNN 可以将不同大小的特征图转换为固定大小的输出。

• 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）：LSTM 和 GRU 是处理序列数据的 RNN 变体。它们能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，并支持可变长度的输入序列。

模型搭建

1. CNN 模型

我们将构建一个简单的 CNN 模型，支持动态输入大小，并打印每一层的输入和输出。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass DynamicCNN(nn.Module):def __init__(self):super(DynamicCNN, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3)self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))  # 自适应池化层self.fc = nn.Linear(32, 10)  # 输出10个类别def forward(self, x):print(f'Input to CNN: {x.shape}')x = F.relu(self.conv1(x))print(f'Output after conv1: {x.shape}')x = F.relu(self.conv2(x))print(f'Output after conv2: {x.shape}')x = self.pool(x)print(f'Output after pooling: {x.shape}')x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平x = self.fc(x)print(f'Output after fc: {x.shape}')return x# 创建模型
cnn_model = DynamicCNN()# 测试动态输入
input_tensor_cnn = torch.randn(1, 3, 64, 64)  # 输入形状为 (batch_size, channels, height, width)
output_cnn = cnn_model(input_tensor_cnn)

Input to CNN: torch.Size([1, 3, 55, 64])
Output after conv1: torch.Size([1, 16, 53, 62])
Output after conv2: torch.Size([1, 32, 51, 60])
Output after pooling: torch.Size([1, 32, 1, 1])
Output after fc: torch.Size([1, 10])

Input to CNN: torch.Size([1, 3, 64, 64])
Output after conv1: torch.Size([1, 16, 62, 62])
Output after conv2: torch.Size([1, 32, 60, 60])
Output after pooling: torch.Size([1, 32, 1, 1])
Output after fc: torch.Size([1, 10])

2. LSTM/GRU 模型

接下来，我们将构建一个支持动态输入的 LSTM 模型，并打印每一层的输入和输出。

import torch
import torch.nn as nnclass DynamicLSTM(nn.Module):def __init__(self):super(DynamicLSTM, self).__init__()self.lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, batch_first=True)self.fc = nn.Linear(20, 1)  # 输出一个值def forward(self, x):print(f'Input to LSTM: {x.shape}')x, _ = self.lstm(x)print(f'Output after LSTM: {x.shape}')x = self.fc(x[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出print(f'Output after fc: {x.shape}')return x# 创建模型
lstm_model = DynamicLSTM()# 测试动态输入
input_tensor_lstm = torch.randn(5, 15, 10)  # 输入形状为 (batch_size, seq_length, input_size)
output_lstm = lstm_model(input_tensor_lstm)

Input to LSTM: torch.Size([5, 15, 10])
Output after LSTM: torch.Size([5, 15, 20])
Output after fc: torch.Size([5, 1])

Input to LSTM: torch.Size([5, 20, 10])
Output after LSTM: torch.Size([5, 20, 20])
Output after fc: torch.Size([5, 1])

代码说明

1. DynamicCNN：该模型包含两个卷积层和一个全连接层。使用自适应平均池化层将特征图的大小调整为 (1, 1)，从而支持不同大小的输入图像。每一层的输入和输出形状在前向传播中被打印出来。

2. DynamicLSTM：该模型包含一个 LSTM 层和一个全连接层。LSTM 层能够处理可变长度的输入序列，输出的形状在前向传播中被打印出来。