torch 卷积神经网络模板
时间: 2023-09-17 08:09:07 浏览: 82
下面是一个基本的 Torch 卷积神经网络模板:
```lua
require 'nn'
-- 定义卷积神经网络模型
local cnn = nn.Sequential()
cnn:add(nn.SpatialConvolution(3, 64, 3, 3, 1, 1, 1, 1)) -- 输入通道数为3,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,步长为1,padding为1
cnn:add(nn.ReLU(true)) -- 使用ReLU激活函数
cnn:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2)) -- 最大池化,池化核大小为2x2,步长为2
cnn:add(nn.SpatialConvolution(64, 128, 3, 3, 1, 1, 1, 1))
cnn:add(nn.ReLU(true))
cnn:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2))
cnn:add(nn.SpatialConvolution(128, 256, 3, 3, 1, 1, 1, 1))
cnn:add(nn.ReLU(true))
cnn:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2))
cnn:add(nn.SpatialConvolution(256, 512, 3, 3, 1, 1, 1, 1))
cnn:add(nn.ReLU(true))
cnn:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2))
-- 将卷积层的输出展平为向量,用于全连接层输入
cnn:add(nn.View(512*6*6))
-- 定义全连接层
local fc = nn.Sequential()
fc:add(nn.Linear(512*6*6, 4096))
fc:add(nn.ReLU(true))
fc:add(nn.Dropout(0.5))
fc:add(nn.Linear(4096, 4096))
fc:add(nn.ReLU(true))
fc:add(nn.Dropout(0.5))
fc:add(nn.Linear(4096, 1000))
-- 将卷积层和全连接层组合起来
local model = nn.Sequential()
model:add(cnn)
model:add(fc)
-- 打印模型结构
print(model)
```
这个模板定义了一个包含四个卷积层和三个全连接层的深度卷积神经网络模型。使用时,可以根据实际需求调整模型结构和参数。
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