你能给我解释一下这段代码嘛:import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as Fclass MyCNN(nn.Module): def init(self): super(MyCNN, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 7 * 7, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, 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, 32 * 7 * 7) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x
时间: 2023-03-07 08:17:42 浏览: 267
pytorch构建网络模型的4种方法
这段代码实现的是一个卷积神经网络,它使用了两个卷积层,两个线性层和一个MaxPool层。首先,第一个卷积层使用1个输入通道,16个输出通道,卷积核大小为3x3,并且使用padding=1,这样就可以保持输入输出的大小相同。然后使用MaxPool层来减少输入的大小,使用2x2的滤波器,步长为2。接着用第二个卷积层,它使用16个输入通道,32个输出通道,卷积核大小为3x3,并且使用padding=1。最后,连接两个线性层,输出大小为10,这就是最终的卷积神经网络。
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