用pytorch写一个简单的卷积神经网络代码,要求有输入图片及输出图片
时间: 2024-06-10 13:06:07 浏览: 15
好的,以下是一个简单的用 PyTorch 编写的卷积神经网络代码,实现了将输入图片进行卷积操作并输出图片的功能:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
input_image = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output_image = net(input_image)
print(output_image)
```
在这个简单的卷积神经网络中,我们使用了两个卷积层和三个全连接层。输入图片为 32x32 的 RGB 图像,输出为 10 类别的 softmax 分类结果。针对本次问题,我们并未设置分类标签,而是仅仅输出了网络的前向传播结果,即输出图片。
由于没有提供具体数据,上面对 input_image 的初始化是使用了一个随机生成的 tensor(即:模型推理时输入的输入)来模拟输入图片。
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