PyTorch代码实现神经网络

本文涉及的产品
轻量应用服务器 4vCPU 16GiB,适用于搭建游戏自建服
轻量应用服务器 2vCPU 4GiB,适用于搭建容器环境
轻量应用服务器 2vCPU 4GiB,适用于网站搭建
简介: 这段代码示例展示了如何在PyTorch中构建一个基础的卷积神经网络(CNN)。该网络包括两个卷积层,分别用于提取图像特征,每个卷积层后跟一个池化层以降低空间维度;之后是三个全连接层,用于分类输出。此结构适用于图像识别任务,并可根据具体应用调整参数与层数。

首先,我们需要定义一个神经网络模型。以下是一个示例,展示了如何使用 PyTorch 创建一个简单的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):

Python

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 第一个卷积层:1个输入通道,6个输出通道,5x5的卷积核
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        # 第二个卷积层:6个输入通道,16个输出通道,5x5的卷积核
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # 全连接层:输入维度为 16*5*5,输出维度为 120
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    def forward(self, input):
        # Convolutional Layer C1
        c1 = F.relu(self.conv1(input))
        # Subsampling Layer S2
        s2 = F.max_pool2d(c1, (2, 2))
        # Convolutional Layer C3
        c3 = F.relu(self.conv2(s2))
        # Subsampling Layer S4
        s4 = F.max_pool2d(c3, 2)
        # Flatten
        s4 = torch.flatten(s4, 1)
        # Fully Connected Layer F5
        f5 = F.relu(self.fc1(s4))
        # Fully Connected Layer F6
        f6 = F.relu(self.fc2(f5))
        # Output Layer
        output = self.fc3(f6)
        return output
# 创建一个实例
net = Net()
print(net)


这个神经网络包含了两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

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