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告密者的下场(第2页)

out=self.conv2_1(out)

out=self.conv2_2(out)

out=self.max_pooling2(out)

out=out.view(batchsize,-1)

out=self.fc(out)

out=F.log_softmax(out,dim=1)

returnout

classTrainingDataSet(Dataset):

def__init__(self):

super(TrainingDataSet,self).__init__()

self.data_dict_X=X_train

self.data_dict_y=y_train

def__getitem__(self,index):

t=self.data_dict_X[index,0:36]

t=torch.tensor(t).view(6,6)

returnt,self.data_dict_y[index]

def__len__(self):

returnlen(self.data_dict_y)

classTestDataSet(Dataset):

def__init__(self):

super(TestDataSet,self).__init__()

self.data_dict_X=X_validate

self.data_dict_y=y_validate

def__getitem__(self,index):

t=self.data_dict_X[index,0:36]

t=torch.tensor(t).view(6,6)

returnt,self.data_dict_y[index]

def__len__(self):

returnlen(self.data_dict_y)

defcnn_classification():

batch_size=256

trainDataLoader=DataLoader(TrainingDataSet(),batch_size=batch_size,shuffle=False)

testDataLoader=DataLoader(TestDataSet(),batch_size=batch_size,shuffle=False)

epoch_num=200

#lr=0.001

lr=0.001

net=VGGBaseSimpleS2().to(device)

print(net)

#loss

loss_func=nn.CrossEntropyLoss()

娇娇贵女红了眼,摄政王连夜哄  摆摊卖水果  官道危途  副本存活率0?我直接速通!  御兽:我能增强御兽血脉  全村亿万富翁,你管这叫贫困村?  倾月班  斗罗好孕:我靠生子系统被团宠了  剑影江湖传说  有樗  高手达人的奇妙爱情  我的宗门有点怪!  我在修仙界养猪  贫僧法海,万世之尊  星囚禁地  穿进甜文后成了霸总的恶毒前女友  星际第一人偶师  七零最硬糙汉被媳妇撩红了眼林清屏顾钧成免费阅读  穿越七零,勾的冷面军少心慌慌  射雕之逍遥天下  

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