pytorch图像分类定义网络
时间: 2023-07-12 16:09:48 浏览: 39
好的,下面是一个简单的 PyTorch 图像分类网络的定义示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 卷积层
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
# 池化层
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
# 全连接层
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
# 激活函数
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
# 卷积 -> 池化 -> 激活
x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
# 展平
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
# 全连接 -> 激活
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
```
这个示例定义了一个包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层的网络。在 `forward` 方法中,我们首先通过卷积层、池化层和激活函数提取图像特征,然后将特征展平并通过全连接层进行分类。最后返回分类结果。