pytorch 的 卷积神经网络反向传播

PyTorch中的卷积神经网络（CNN）的反向传播是通过计算梯度来更新网络参数的过程。在PyTorch中，可以使用自动求导机制来自动计算梯度。下面是一个简单的示例代码，展示了如何在PyTorch中实现CNN的反向传播：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的卷积神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc = nn.Linear(16 * 14 * 14, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建网络实例
net = Net()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)

# 前向传播和反向传播
inputs = torch.randn(1, 1, 28, 28)  # 输入数据
labels = torch.tensor([0])  # 标签

# 清零梯度
optimizer.zero_grad()

# 前向传播
outputs = net(inputs)

# 计算损失
loss = criterion(outputs, labels)

# 反向传播
loss.backward()

# 更新参数
optimizer.step()

在上述代码中，我们首先定义了一个简单的卷积神经网络`Net`，然后创建了网络实例`net`。然后我们定义了损失函数和优化器（这里使用了交叉熵损失和随机梯度下降优化器）。接下来，我们通过前向传播计算网络输出，并计算损失。然后，我们调用`backward()`方法执行反向传播，自动计算网络参数的梯度。最后，我们调用`optimizer.step()`方法来更新网络参数。

这就是PyTorch中卷积神经网络的反向传播过程。希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。