pytorch CNN

PyTorch中的CNN是一个卷积神经网络的实现。CNN的名字来自于它在处理图像时的工作原理，类似于我们人类看图像的方式。我们人类看一张图片时，会将整张图片分为一个个子图，并通过识别这些小部分的特征来确定整张图片的内容。CNN也是如此，在卷积层会分块扫描整张图片，进行局部感知，然后在全连接层将这些信息整合处理。

在PyTorch的CNN实现中，我们首先需要搭建神经网络的结构。一种常见的搭建方式是使用nn.Module类来定义网络的架构。在这个类中，我们可以定义卷积层、激励层和全连接层等组件。一个典型的PyTorch CNN模型会包含多个卷积层、激励层和全连接层。

以下是一个示例的PyTorch CNN的搭建部分代码:

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1,16,5,1,2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )
        self.out = nn.Linear(32*7*7,10) #全连接层
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        out = self.out(x)
        return out, x

在这个示例中，我们定义了一个包含两个卷积层、激励层和全连接层的CNN模型。首先，通过nn.Sequential()将卷积层、ReLU激励函数和最大池化层组合起来，然后通过nn.Linear定义全连接层。在forward()方法中，我们按顺序经过卷积层和激励层，然后将输出展平成一维向量，最后通过全连接层得到最终的输出。

这是一个简单的PyTorch CNN的实现示例，在实际应用中，可以根据具体任务和数据集的需求进行修改和调整。