帮我写一个CNN网络,pytorch写
时间: 2023-11-21 08:07:11 浏览: 29
下面是一个简单的CNN网络的PyTorch实现,包含两个卷积层,两个池化层和两个全连接层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleCNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
这个网络的输入是一个3通道的图片,输出是一个长度为10的向量,对应10个类别的概率。可以根据任务需要调整各层的参数。