卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像数据的核心工具，PyTorch 提供了灵活的框架实现。以下是核心概念与代码示例：

1. 基础结构

  • 卷积层：提取局部特征
    卷积层
  • 激活函数：如 ReLU，增强非线性表达能力
    ReLU
  • 池化层：降低空间维度，常用 Max Pooling
    最大池化
  • 全连接层：最终分类决策

2. 代码框架

import torch
from torch import 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),
            # ... 后续层
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

3. 扩展学习

想深入了解 CNN 原理？可前往：
/cnn_tutorials/convolutional_neural_networks

4. 可视化工具

使用 PyTorch Lightning 或 TensorBoard 可帮助调试模型：

PyTorch框架