224*224的三通道图片的卷积神经网络代码
时间: 2024-05-01 17:22:04 浏览: 23
以下是一个简单的224x224三通道图片的卷积神经网络代码示例,使用了PyTorch框架:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, 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(2, 2)
self.fc1 = nn.Linear(64 * 28 * 28, 512)
self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv3(x)))
x = x.view(-1, 64 * 28 * 28)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
这个网络包括三个卷积层(每个都带有ReLU激活函数和2x2最大池化层)和两个全连接层。输入是224x224的三通道图像,输出是10个类别的分类结果。
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