speechbrain.lobes.models.VanillaNN 模块

用于简单测试的 Vanilla 神经网络。

作者 * Elena Rastorgueva 2020

摘要

类

VanillaNN

一个简单的 vanilla 深度神经网络。

参考

class speechbrain.lobes.models.VanillaNN.VanillaNN(input_shape, activation=<class 'torch.nn.modules.activation.LeakyReLU'>, dnn_blocks=2, dnn_neurons=512)[source]

基类: Sequential

一个简单的 vanilla 深度神经网络。

参数::

input_shape (tuple) – 期望的输入张量形状。
activation (torch class) – 用于构建激活层的类。
dnn_blocks (int) – 包含的线性神经网络块的数量。
dnn_neurons (int) – 线性层中的神经元数量。

示例

>>> inputs = torch.rand([10, 120, 60])
>>> model = VanillaNN(input_shape=inputs.shape)
>>> outputs = model(inputs)
>>> outputs.shape
torch.Size([10, 120, 512])