深度学习卷积神经网络pytorch

深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门设计用于处理网格状数据结构（如图像）的神经网络模型。在PyTorch框架中，构建CNN通常包含以下几个步骤：

1. **导入库**：首先需要导入PyTorch的核心库`torch`以及其相关的模块，例如`torch.nn`用于构建网络层。

2. **创建网络架构**：定义一个继承自`nn.Module`的类，这个类会封装整个网络。常见的层包括`nn.Conv2d`（二维卷积层）、`nn.MaxPool2d`（池化层）、`nn.BatchNorm2d`（批标准化层）等。

import torch
from torch import nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=64 * 8 * 8, out_features=512),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(512, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layers(x)
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)   # Flatten the feature map
        x = self.fc_layers(x)
        return x

3. **初始化模型并训练**：实例化网络，设置损失函数、优化器，然后通过`train()`和`forward()`方法进行训练。

model = ConvNet(num_classes=10)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Training loop...