请写一段python代码,创建一个简单的CNN神经网络模型并用torchvision中的MNIST数据集对其进行训练

时间: 2023-05-12 09:04:08 浏览: 49
当然,我可以为您编写一段简单的Python代码,用于创建一个CNN神经网络模型并使用torchvision中的MNIST数据集进行训练。以下是代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms # 定义CNN模型 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.relu1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(7*7*32, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu1(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2(x) x = self.relu2(x) x = self.pool2(x) x = x.view(-1, 7*7*32) x = self.fc1(x) return x # 加载MNIST数据集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True) # 定义训练参数 batch_size = 64 learning_rate = 0.01 num_epochs = 10 # 加载数据集 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.Data

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