请帮我编写PYTORCH图像分类卷积神经网络
时间: 2023-06-14 22:04:53 浏览: 117
好的,下面是一个基本的图像分类卷积神经网络的PyTorch实现代码。这个模型包含两个卷积层和两个全连接层,可以用于对CIFAR-10数据集进行分类。
```python
import torch
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
```
这个模型的输入是一个大小为3x32x32的张量,其中3是图像的通道数,32x32是图像的宽度和高度。它的输出是一个大小为10的张量,其中每个元素表示对应的类别的概率。