pytorch卷积神经网络回归
时间: 2024-08-10 08:01:40 浏览: 72
PyTorch中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)用于回归任务通常是通过将CNN设计成分类模型后稍作修改实现的。对于回归,我们可以去掉最后几层全连接层,通常会保留一到两层池化层之后的卷积层,然后接上一个线性层或者连续的若干个全连接层,这些层负责将特征映射转化为连续的预测值。
以下是一个简单的例子:
```python
import torch
from torch import nn
class ConvRegressionNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvRegressionNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)
self.fc1 = nn.Linear(64 * (input_width // 2) * (input_height // 2), 1024)
self.out_layer = nn.Linear(1024, 1) # 输出层只有一个节点,对应回归任务
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.pool(x)
x = x.view(-1, 64 * (input_width // 2) * (input_height // 2)) # reshape to feed into fully connected layers
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.out_layer(x)
return x
model = ConvRegressionNet()
```
在这个例子中,`conv1`负责提取图像特征,`pool`进行下采样减少计算量,`fc1`和`out_layer`则将特征进一步处理并生成回归预测。训练时,使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)作为损失函数,优化器如Adam或SGD进行参数更新。