用pytorch帮我搭建一个图像识别的CNN框架,加上代码注释
时间: 2024-03-27 09:38:55 浏览: 17
当然可以,以下是一个简单的图像识别CNN框架,我加上了注释:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 输入为3通道,输出为16通道的卷积层,卷积核大小为3,padding=1
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
# 输入为16通道,输出为32通道的卷积层,卷积核大小为3,padding=1
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
# 输入为32通道,输出为64通道的卷积层,卷积核大小为3,padding=1
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
# 最大池化层,池化核大小为2,步长为2
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
# 全连接层,输入为64*4*4,输出为512
self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 512)
# 输出层,输入为512,输出为10
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
# 第一层卷积层,输入为x,输出为16通道
x = F.relu(self.conv1(x))
# 第二层卷积层,输入为16通道,输出为32通道
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
# 第三层卷积层,输入为32通道,输出为64通道
x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
# 将数据展开成一维向量,-1代表自适应batch size
x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
# 第一个全连接层,输入为64*4*4,输出为512
x = F.relu(self.fc1(x))
# 输出层,输入为512,输出为10
x = self.fc2(x)
return x
```
这个CNN框架包含了三个卷积层、池化层、Flatten层和两个全连接层。你可以根据自己的需求和数据集的特点进行修改和调整。这个CNN框架可以用于图像分类任务,输入为RGB图像,输出为10个类别的概率。