23、使用卷积进行泛化：从模型构建到训练的全面指南

使用卷积进行泛化：从模型构建到训练的全面指南

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是处理图像和其他结构化数据的强大工具。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 构建、训练和优化卷积神经网络，包括模型设计、训练过程、准确性评估、模型保存与加载以及 GPU 训练等方面。

1. 模型参数与功能 API

在构建神经网络模型时，我们通常会使用 nn.Module 来定义自定义模型。例如，以下代码展示了如何定义一个简单的卷积神经网络 Net ：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(8 * 8 * 8, 32)
        self.fc2 = nn.Linear(32, 2)

    def forward(self, x):
        out = F.max_pool2d(torch.tanh(self.conv1(x)), 2)
        out = F.max_pool2d(torch.tanh(s