写一个带有池化层的三层神经网络代码
时间: 2023-06-10 17:05:13 浏览: 53
好的,以下是带有池化层的三层神经网络的代码:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=5)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 32 * 5 * 5)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
```
这里使用了PyTorch库来实现神经网络的构建和训练。第一层是一个卷积层,接着经过一个最大值池化层,之后再有一层卷积层,最后通过三层全连接层,输出10个类别的分类结果。其中`nn.functional`是一个PyTorch的函数库,提供了各种神经网络层的实现。
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