关于识别MINST手写数字的模型问题

Question

import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import Linearclass WJX3(nn.Module): def init(self): super(WJX3, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.linear1 = Linear(256 * 7 * 7, 256) self.linear2 = Linear(256, 64) self.linear3 = Linear(64, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = x.view(-1, 256 * 7 * 7) x = torch.relu(self.linear1(x)) x = torch.relu(self.linear2(x)) x = torch.relu(self.linear3(x)) return x
上述是一段识别MINST手写数字的model的代码，输入的图片是在电脑画图里设置大小为28×28的黑底白字的手写数字的图片，想请教一下这段代码中25677这里是怎么算出来的？

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

在该代码中，256 * 7 * 7 是对经过卷积层和最大池化层后的特征图（feature map）的尺寸进行计算得到的。

原始输入图片大小是28x28，首先通过一个卷积层（Conv2d），其中kernel_size=3, stride=1, padding=1，因此输出特征图的高度和宽度会变化，但保持中心区域大小不变（(28-3+2*1)/1+1=28），即特征图仍为28x28。

然后通过一个MaxPool2d层，其kernel_size=2, stride=2，这意味着特征图的高和宽将减半，所以输出的特征图尺寸变为14x14。

接着，如果有更多的卷积层或者池化层没有在这段代码中展示的话，按照MNIST模型的一般结构，最终特征图可能会进一步降维，但这里假设只有上述一层卷积和池化。那么实际的维度计算应该基于后续处理的结果。

由于问题中的代码并没有继续展示其他卷积或池化层，我们暂时无法直接从这段代码看出特征图如何变为7x7。通常情况下，在MINIST模型中，经过多层卷积和池化后，确实有可能将特征图缩小到7x7。

对于256这个通道数（channel），它来自于self.linear1前的全连接层的输入维度，这表示在前面的卷积层之后特征图的通道数是256。

综上所述，256 * 7 * 7这个值可能是根据具体的网络结构设计人为设定的，或者是作者根据实际实验过程中特征图的维度调整而来的。如果仅依据给出的代码片段，我们不能准确得知这个数值是如何得出的。建议查看完整模型定义，以了解中间特征图的具体维度变化过程。