卷积神经网络是深度学习中处理图像数据的核心工具，广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等领域。以下是关于PyTorch中CNN实现的关键内容：

📚 核心概念

  • 卷积层（Convolution Layer）：通过滤波器提取局部特征，使用 nn.Conv2d 实现
    卷积层
  • 池化层（Pooling Layer）：降低空间维度，常用 nn.MaxPool2d 或 nn.AvgPool2d
    池化层
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：最终分类层，使用 nn.Linear 实现
    全连接层

🔧 实现步骤

  1. 定义网络结构： 
    import torch.nn as nn
class CNNModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3),  # 输入通道3，输出通道16
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)
        )
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)
  2. 训练流程：
    • 使用 torch.optim.Adam 优化器
    • 通过 nn.CrossEntropyLoss 计算损失
    • 每轮训练后保存模型：torch.save(model.state_dict(), "/PyTorch_Tutorials/model.pth")

📈 应用实例

  • 图像分类：如MNIST手写数字识别
  • 目标检测：使用Faster R-CNN等架构
  • 图像生成：结合GAN技术生成逼真图像

📚 扩展阅读

点击了解PyTorch官方CNN文档 以获取更详细的API说明和案例代码。