用Pytorch写AlexNet代码

在 PyTorch 中实现 AlexNet 网络的步骤如下:

1. 定义 AlexNet 的网络结构: 首先, 你需要定义 AlexNet 的网络结构, 包括每一层的输入输出尺寸以及每一层使用的卷积核的大小和数量, 池化层的大小等. 例如, AlexNet 的第一层是一个卷积层, 其输入图像的大小为 224x224, 卷积核的大小为 11x11, 卷积核的数量为 96, 步长为 4.

2. 定义卷积层和池化层: 使用 PyTorch 的 nn.Conv2d 和 nn.MaxPool2d 模块定义 AlexNet 中的卷积层和池化层. 例如, 你可以使用如下代码定义 AlexNet 的第一层卷积层:

import torch.nn as nn

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            ...
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

3. 定义全连接层: 使用 PyTorch 的 nn.Linear 模块定义 AlexNet 中的全连接层. 例如, 你可以使用如下代码定义 AlexNet 的第一个全连接层:

import torch