使用PyTorch的nn模块构建卷积神经网络(CNN)模型,用于识别交通信号灯。
时间: 2024-05-15 13:15:18 浏览: 12
以下是一个使用PyTorch的nn模块构建CNN模型的示例,用于识别交通信号灯:
```python
import torch.nn as nn
class TrafficLightClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(TrafficLightClassifier, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 6 * 6, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 3)
self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
def forward(self, x):
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 64 * 6 * 6)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.dropout(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
这个模型有3个卷积层和2个全连接层。输入数据的shape为`(batch_size, 3, 32, 32)`,其中3是RGB通道数,32是图片的大小。在卷积层之后,我们使用了一个最大池化层来缩小特征图的尺寸,然后使用ReLU激活函数。在全连接层之前,我们使用了一个Dropout层来减少过拟合的可能性。输出是一个长度为3的张量,其中每个元素代表一个信号灯的类别(红,黄或绿)。
这是一个简单的CNN模型,可以根据需要进行修改和优化。要使用此模型进行训练和推理,请使用PyTorch的数据加载和优化功能。
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