CNN-pytorch汇总

CNN-pytorch是使用PyTorch库实现的卷积神经网络(Convolutional Neural Network)模型。它可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。

CNN-pytorch的结构通常包含卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully Connected Layer)等组件。卷积层通过卷积运算提取图像的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于分类。在CNN-pytorch中，每个层都有对应的权重张量和偏差张量，可以使用网络参数迭代器进行遍历和更新。

为了实现CNN-pytorch，你需要导入PyTorch库，并根据具体任务的需求构建网络结构。可以使用torch.nn模块定义卷积层、池化层和全连接层，使用torch.optim模块选择合适的优化器进行权重更新。

下面是一个简单的CNN-pytorch模型示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 12, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(12*4*4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 60)
        self.out = nn.Linear(60, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 12*4*4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.out(x)
        return x

# 创建网络实例
network = CNN()

# 遍历网络参数
for name, param in network.named_parameters():
    print(name, '\t\t', param.shape)

# 输出：
# conv1.weight 	 torch.Size([6, 1, 5, 5])
# conv1.bias 	 torch.Size([6])
# conv2.weight 	 torch.Size([12, 6, 5, 5])
# conv2.bias 	 torch.Size([12])
# fc1.weight 	 torch.Size([120, 192])
# fc1.bias 	 torch.Size([120])
# fc2.weight 	 torch.Size([60, 120])
# fc2.bias 	 torch.Size([60])
# out.weight 	 torch.Size([10, 60])
# out.bias 	 torch.Size([10])

# 遍历网络参数的另一种方法
for param in network.parameters():
    print(param.shape)

# 输出：
# torch.Size([6, 1, 5, 5])
# torch.Size([6])
# torch.Size([12, 6, 5, 5])
# torch.Size([12])
# torch.Size([120, 192])
# torch.Size([120])
# torch.Size([60, 120])
# torch.Size([60])
# torch.Size([10, 60])
# torch.Size([10])