头歌模型构建 —— Inception

第1关：Inception

编程要求
根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成网络的搭建。

测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：

import torch.nn as nn import torch as torch import torch.nn.functional as F class Inception(nn.Module): # c1 - c4为每条线路里的层的输出通道数 def __init__(self, in_c, c1, c2, c3, c4): super(Inception, self).__init__() ########## Begin ######## # 线路1，单1 x 1卷积层 self.p1_1 = nn.Conv2d(in_c, c1, kernel_size=1) # 线路2，1 x 1卷积层后接3 x 3卷积层 self.p2_1 = nn.Conv2d(in_c, c2[0], kernel_size=1) self.p2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1) # 线路3，1 x 1卷积层后接5 x 5卷积层 self.p3_1 = nn.Conv2d(in_c, c3[0], kernel_size=1) self.p3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2) # 线路4，3 x 3最大池化层后接1 x 1卷积层 self.p4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.p4_2 = nn.Conv2d(in_c, c4, kernel_size=1) ########## End ######## def forward(self, x): p1 = F.relu(self.p1_1(x)) p2 = F.relu(self.p2_2(F.relu(self.p2_1(x)))) p3 = F.relu(self.p3_2(F.relu(self.p3_1(x)))) p4 = F.relu(self.p4_2(self.p4_1(x))) return torch.cat((p1, p2, p3, p4), dim=1) # 在通道维上连结输出 model = Inception(192, 64, (96, 128), (16, 32), 32) print(model)