想将torch code转成pytorch

由于要求,想将torch的code转成pytorch的,但是之前没有接触过,不太明白里面许多量是什么意思,感觉没法下手。

[input -> (1) -> output]
(1): nn.Sequential {
[input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> output]
(1): nn.ParallelTable {
input
|`-> (1): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> (7) -> (8) -> (9) -> (10) -> (11) -> (12) -> (13) -> (14) -> (15) -> (16) -> output]
| (1): cudnn.SpatialConvolution(3 -> 64, 3x3, 2,2, 1,1)
| (2): cudnn.SpatialBatchNormalization
| (3): cudnn.ReLU
| (4): nn.Dropout(0.000000)
| (5): cudnn.SpatialMaxPooling(2x2, 2,2)
| (6): cudnn.SpatialConvolution(64 -> 128, 3x3, 2,2, 1,1)
| (7): cudnn.SpatialBatchNormalization
| (8): cudnn.ReLU
| (9): nn.Dropout(0.000000)

打印出来的网络结构如上。请问(3 -> 64, 3x3, 2,2, 1,1)都是代表什么意思啊。不知道这些是什么,感觉没法在pytorch里面写。跪求答案。先谢谢量
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