torch 卷积网络搭建

在PyTorch中，搭建卷积神经网络(CNN)通常包括以下几个步骤：

1. 导入库：首先需要导入`torch`库及其相关的模块，如`torch.nn`用于构建神经网络层，`torch.nn.functional`则包含各种激活函数等。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

2. 定义网络结构：创建一个继承自`nn.Module`的类，这个类将定义网络的层数、每层的类型（例如卷积层、池化层、全连接层等）以及它们的超参数。

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, input_channels=3, kernel_size=3, padding=1):
        super(ConvNet, self).__init__()
        # 添加卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size, padding=padding)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        # 添加更多的卷积层和池化层...
        
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(self.num_features, 512)  # num_features是上一层的特征图大小
        self.fc2 = nn.Linear(512, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        # 对每一层做相应的操作...
        x = self.fc1(x.view(-1, self.num_features))  # 将特征图展平
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建具体的网络实例并设置输入通道数
num_classes = 10
model = ConvNet(num_classes, input_channels=3)

3. 初始化网络权重：在训练前，可以使用`model.apply()`对模型的所有参数进行初始化。

4. 训练和预测：用数据集训练模型，并在新的输入上进行预测。