PyTorch 入门实战(四)——利用Torch.nn构建卷积神经网络

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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