用pytorch写一个卷积神经网络代码
时间: 2024-05-12 12:17:45 浏览: 104
非常好的问题!以下是一个简单的卷积神经网络的代码,使用PyTorch实现:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
这个卷积神经网络有三个卷积层和两个全连接层,可以用于分类任务。您可以根据自己的需求进行修改和优化。
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