PyTorch 入门实战（四）——利用Torch.nn构建卷积神经网络

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分类专栏： Pytorch使用教程和范例 文章标签： PyTorch 深度学习 搭建网络
于 2019-01-22 14:32:15 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36556893/article/details/86589472
本文介绍了如何使用PyTorch的nn.Module构建卷积神经网络，包括卷积层、池化层、批标准化层、ReLU激活函数、全连接层、Dropout等，以VGG-16为例展示了网络构建过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、概念

1.需要声明的是构建卷积神经网络需要有一定的面向对象基础，因为所有建立的模型结构都是继承自nn.Module这个基类所完成的

2.我们需要新建一个子类，并且构造函数和前向传播等方法需要被重写才能实现自己编写的网络

3.我们还需要知道torch中卷积层，池化层，全连接层等部分的编写方法和拼接方式

二、使用nn.Module创建一个网络框架

1.声明一个类，并继承自nn.Module：

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