PyTorch CNN 教程

欢迎来到 PyTorch CNN 教程页面！这里我们将学习如何使用 PyTorch 框架构建卷积神经网络（CNN），这是一个用于图像识别、分类等任务的重要工具。

基础概念

什么是 CNN？

CNN，即卷积神经网络，是一种特别适合处理图像数据的神经网络架构。它通过卷积层自动学习图像的特征。

卷积层

卷积层是 CNN 的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。

池化层

池化层用于减少数据的空间维度，同时保留重要的特征。

实践教程

下面是一个简单的 CNN 示例，用于识别手写数字：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义网络结构
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化网络
net = SimpleCNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
# ...

扩展阅读

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希望这些内容能帮助您更好地理解 PyTorch CNN 教程！🌟

的中心思想。