dcp算法代码 python

DCP（Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network）是一种用于图像分类和图像生成的深度学习算法。下面是DCP算法的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DCP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DCP, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 32 * 32, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 128 * 32 * 32)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建DCP模型实例
model = DCP()

# 加载预训练模型参数
model.load_state_dict(torch.load('dcp_model.pth'))

# 使用DCP模型进行图像分类
input_image = torch.randn(1, 3, 32, 32)  # 输入图像大小为32x32
output = model(input_image)
predicted_class = torch.argmax(output, dim=1)

print("Predicted class:", predicted_class.item())

以上代码是一个简单的DCP算法的实现示例，包括模型的定义、前向传播过程以及使用预训练模型进行图像分类的示例。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。