卷积神经网络代码解读

好的，让我来解读卷积神经网络的代码。

卷积神经网络是一种前馈神经网络，由许多卷积层、池化层、全连接层等组成。其中，卷积层和池化层是卷积计算的主要部分，用于提取图像特征，全连接层则用于将特征转化为类别概率。

下面是一个简单的卷积神经网络的代码示例：

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=5, padding=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, padding=2)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    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)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

这个卷积神经网络包含了两个卷积层和三个全连接层。在初始化函数中，我们定义了每个层的结构，包括卷积核大小、池化核大小等。

在前向传播函数中，我们首先对输入图像进行第一次卷积运算和 ReLU 激活函数处理，然后对结果进行第一次池化运算。接下来，我们将池化后的结果展开成一维向量，送入全连接层进行处理，并再次进行 ReLU 激活函数处理。最后一层全连接层输出的就是各个类别的概率值。