卷积神经网络简单代码 pytorch

当然可以，以下是一个简单的卷积神经网络的代码示例（使用PyTorch）：

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 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, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

这段代码定义了一个名为`Net`的类，它继承了`nn.Module`，并实现了该模型的前向传递过程。这个模型包括两个卷积层和三个全连接层。在每个卷积层之后，都有一个最大池化层。在前向传递过程中，输入数据首先经过第一个卷积层和池化层，然后经过第二个卷积层和池化层。最后，通过三个全连接层将输出数据转换为标签概率。

这只是一个简单的卷积神经网络示例，如果你想深入了解卷积神经网络的实现，可以参考一些PyTorch的教程和案例。下面是一些相关问题：