PyTorch CNN 教程

本文将为您介绍如何使用 PyTorch 框架进行卷积神经网络（CNN）的学习和应用。CNN 是深度学习中常用的模型，尤其在图像识别领域表现优异。

基础概念

卷积层

卷积层是 CNN 的核心部分，用于提取图像的特征。PyTorch 提供了 nn.Conv2d 模块来实现卷积层。

池化层

池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保持重要的特征信息。PyTorch 提供了 nn.MaxPool2d 和 nn.AvgPool2d 模块来实现池化层。

实践案例

以下是一个简单的 CNN 模型示例，用于图像分类：

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

# 定义 CNN 模型
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 32 * 32, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 32 * 32)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = SimpleCNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
# ...

扩展阅读

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