请解释下面的代码并详细说明网络结构和每一层的作用:class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 25, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(25), nn.ReLU(inplace=True) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(25, 50, kernel_size=3), nn.BatchNorm2d(50), nn.ReLU(inplace=True) ) self.layer4 = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(50 * 5 * 5, 1024), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(1024, 128), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(128, 10) ) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) x = x.view(x.size(0), -1) x = self.fc(x) return x
时间: 2023-02-09 11:23:09 浏览: 88
这段代码定义了一个卷积神经网络(CNN),使用了PyTorch中的nn.Module和相关子类来实现。
网络结构如下:
- 层1:卷积层,使用1个输入通道,25个输出通道,核大小为3的卷积核。这一层还有一个batch normalization和一个ReLU激活函数。
- 层2:最大池化层,使用核大小为2,步幅为2的最大池化操作。
- 层3:卷积层,使用25个输入通道,50个输出通道,核大小为3的卷积核。这一层还有一个batch normalization和一个ReLU激活函数。
- 层4:最大池化层,使用核大小为2,步幅为2的最大池化操作。
- 层5-7:全连接层,分别有50*5*5,1024,128,10个节点。每层都有一个ReLU激活函数。
forward函数定义了网络的前向传播过程。首先,输入数据通过第1层卷积层,然后经过第2层池化层,第3层卷积层和第4层池化层。最后,将数据展平并通过第5-7层全连接层传到输出层。