能给我一个利用pytorch中的BatchNorm2d函数的示例
时间: 2024-05-09 07:20:19 浏览: 25
以下是一个利用PyTorch中的BatchNorm2d函数的示例:
```
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的卷积神经网络
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu1(x)
x = self.pool1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.bn2(x)
x = self.relu2(x)
x = self.pool2(x)
x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
x = self.fc(x)
return x
# 定义一个简单的数据集
x_train = torch.rand((32, 3, 32, 32))
y_train = torch.randint(low=0, high=10, size=(32,))
# 定义一个模型
model = ConvNet()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
# 训练模型
for epoch in range(10):
outputs = model(x_train)
loss = criterion(outputs, y_train)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 10, loss.item()))
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')
```
在上面的代码中,我们定义了一个简单的卷积神经网络,其中包含两个卷积层和一个全连接层。在每个卷积层之后,我们都添加了BatchNorm2d函数来规范化输入数据。然后,我们定义了一个简单的数据集,并使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型。最后,我们保存了模型的参数。
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