cnn网络如何做回归pytorch实现
时间: 2023-07-18 16:30:14 浏览: 63
在PyTorch中,使用CNN网络进行回归任务的实现相对简单。下面是一个基本的CNN回归模型的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class CNNRegressor(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNNRegressor, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, padding=1)
self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 1)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
这是一个包含两个卷积层和两个全连接层的简单CNN回归模型。在这个模型中,输入是一个3通道的图像,输出是一个标量连续值。
接下来,我们可以使用PyTorch的内置损失函数和优化器来训练模型:
```python
import torch.optim as optim
model = CNNRegressor()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f"Epoch {epoch+1} loss: {running_loss/len(dataset)}")
```
这里使用了均方误差损失函数(MSELoss)和随机梯度下降优化器(SGD),并在每个epoch中计算损失并更新模型参数。dataloader是一个包含训练数据的PyTorch数据加载器对象。
这个示例代码可以帮助你了解如何在PyTorch中使用CNN网络进行回归任务。当然,具体的实现方式会根据具体的任务和数据集而有所不同。