3d cnn pytorch
时间: 2023-09-19 11:09:31 浏览: 52
对于3D卷积神经网络(3D CNN)的PyTorch实现,以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义3D CNN模型
class CNN3D(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN3D, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv3d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.relu = nn.ReLU()
self.pool = nn.MaxPool3d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc = nn.Linear(16 * 8 * 8 * 8, 10) # 假设输入为8x8x8大小的体积数据
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.pool(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
# 创建模型实例
model = CNN3D()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 假设你有3D体积数据作为输入
input_data = torch.randn(32,1, 8, 8, 8)
targets = torch.randint(0, 10, (32,))
# 训练模型
for epoch in range(10):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_data)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch {epoch+1}/{10}, Loss: {loss.item():.4f}")
```
这个示例代码定义了一个简单的3D CNN模型(`CNN3D`),其中包含一个3D卷积层、ReLU激活函数、3D最大池化层和全连接层。你可以根据自己的需求修改模型结构和参数。训练过程中使用交叉熵损失函数和Adam优化器进行模型优化。输入数据的维度为32x1x8x8x8,输出类别数为10。
希望这个示例可以帮助你开始使用PyTorch进行3D CNN的实现。如果有更多问题,请随时提问!