用Python的pytorch库写一个CNN卷积神经网络模型代码
时间: 2023-02-17 13:02:48 浏览: 75
好的。
我们需要首先导入pytorch库,然后定义我们的卷积神经网络模型。下面是一个简单的CNN模型的例子:
```
import torch
import torch.nn as nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 6 * 6, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.conv2(x)
x = torch.relu(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
model = CNN()
```
在这个例子中,我们定义了一个叫做CNN的类,继承自nn.Module。在类的初始化函数__init__中,我们定义了4个层:两个卷积层conv1和conv2,以及两个全连接层fc1和fc2。
在forward函数中,我们按顺序对输入数据进行前向计算,并返回输出。
最后,我们通过调用CNN类的构造函数来实例化一个CNN模型,命名为model。