基于python和pytorch写一个基于卷积神经网络的图象水印项目代码

以下是一份基于卷积神经网络的图像水印项目代码的示例：

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

class WatermarkNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(WatermarkNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

model = WatermarkNet()
print(model)

该代码基于PyTorch创建了一个卷积神经网络模型`WatermarkNet`。它包含了多个卷积层和全连接层，并使用了激活函数和池化层。最后，一个实例化的模型被创建，并输出了模型的概述。