双分支卷积神经网络源代码

以下是一个使用双分支卷积神经网络的示例源代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DoubleBranchCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DoubleBranchCNN, self).__init__()
        self.branch1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
        self.branch2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
        self.fc = nn.Linear(32*8*8 + 32*8*8, 10) # 全连接层
        
    def forward(self, x1, x2):
        out1 = self.branch1(x1)
        out2 = self.branch2(x2)
        out1 = out1.view(out1.size(0), -1)
        out2 = out2.view(out2.size(0), -1)
        out = torch.cat((out1, out2), dim=1)
        out = self.fc(out)
        return out

上面的代码定义了一个双分支卷积神经网络模型，其中包含两个分支：`branch1`和`branch2`。每个分支由卷积层、ReLU激活函数和最大池化层组成。最后，两个分支的输出被连接起来，并传入一个全连接层进行分类。这个模型可以用于图像分类任务。注意，这只是一个示例代码，具体的模型结构和超参数可能需要根据具体任务进行调整。