class cnn(nn.Module): def __init__(self): super(cnn, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(),#激活函数 nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
时间: 2023-10-04 19:04:56 浏览: 83
CNN_mnist.zip
这段代码是用来定义一个卷积神经网络的类`cnn`。在该类的构造函数中,首先调用了父类`nn.Module`的构造函数。然后,定义了一个包含三个层的卷积神经网络。第一层是一个`nn.Conv2d`的卷积层,输入通道数为3,输出通道数为12,卷积核大小为3x3,步长为1,填充大小为1。第二层是`nn.ReLU()`激活函数,其作用是将卷积层输出的结果进行非线性变换,增加神经网络的非线性拟合能力。第三层是`nn.MaxPool2d`的池化层,用于对卷积结果进行下采样,减小特征图的大小,同时增强特征的不变性。这个`cnn`类可以在PyTorch中被用作卷积神经网络的模型对象。
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