一维卷积神经网络ｐｙｔｏｒｃｈ代码

以下是一个使用PyTorch搭建一维卷积神经网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class OneDCNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, num_classes):
        super(OneDCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(input_size, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc = nn.Linear(16, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.pool(out)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

# 创建模型实例
model = OneDCNN(input_size=1, num_classes=10)

相关问题

卷积神经网络pytorch代码

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中常用的一种模型，尤其适用于图像识别、计算机视觉等领域。在PyTorch中，你可以使用`torch.nn`模块创建一个简单的CNN。这里是一个基本的示例：

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

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        # 卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
        # 池化层
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        
        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=64)  # 假设输入图片大小为28x28，经过前两层后变为8x8
        self.fc2 = nn.Linear(64, num_classes)  # num_classes是你想要分类的类别数

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)  # 将特征图展平成一维向量
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型并设置随机种子
model = SimpleCNN()
torch.manual_seed(0)

在这个例子中，我们定义了一个包含两个卷积层、池化层以及全连接层的CNN。`forward`函数描述了网络的计算流程。

一维卷积神经网络代码pytorch

以下是一个简单的一维卷积神经网络的PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.pool2 = nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32*25, 128)
        self.relu3 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 32*25)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中，我们定义了一个名为ConvNet的类，它继承自nn.Module。该类包含了一些卷积、池化和全连接层，以及一些ReLU激活函数。

在构造函数__init__中，我们定义了每个层的参数，包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅和填充。我们还定义了每个层之间的ReLU激活函数和最大池化层。

在前向传递函数forward中，我们将输入x传递给每个层，并应用ReLU激活函数和最大池化层。最后，我们将输出展平并传递给两个全连接层，最终输出结果。