PyTorch深度学习实践【刘二大人】之卷积神经网络

视频地址10.卷积神经网络（基础篇）_哔哩哔哩_bilibili

网络中全部用的线形层串行连接起来，我们叫做全连接网络。输入与输出任意两节点间都有权重，这样的线形层叫做全连接层

卷积神经网络的基本特征，先特征提取再进行分类 

 3通道的图像，与3个卷积核做内积得到3个新的3*3矩阵，并对应位置相加

import torch
import torch
from torchvision import transforms  # 处理数据的一个工具
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F  # 激活函数使用relu
import torch.optim as optim  # 优化器

batch_size = 64
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 先把图像转化为c*w*h的张量
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 归一化，里面分别是均值，标准差，把0~255的像素转化为0~1
])

train_dataset = datasets.MNIST(root='../dataset/mnist/', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, shu