这篇文章将为大家详细讲解有关“PyTorch卷积神经网络的重要基础函数有哪些”的知识，下文有详细的介绍，小编觉得挺实用的，对大家学习或工作或许有帮助，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

PyTorch中实现卷积的重要基础函数

1、nn.Conv2d:

nn.Conv2d在pytorch中用于实现卷积。

nn.Conv2d(
    in_channels=32,
    out_channels=64,
    kernel_size=3,
    stride=1,
    padding=1,
)

1、in_channels为输入通道数。

2、out_channels为输出通道数。

3、kernel_size为卷积核大小。

4、stride为步数。

5、padding为padding情况。

6、dilation表示空洞卷积情况。

2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

nn.MaxPool2d在pytorch中用于实现最大池化。

具体使用方式如下：

MaxPool2d(kernel_size, 
		stride=None, 
		padding=0, 
		dilation=1, 
		return_indices=False, 
		ceil_mode=False)

1、kernel_size为池化核的大小

2、stride为步长

3、padding为填充情况

3、nn.ReLU()

nn.ReLU()用来实现Relu函数，实现非线性。

4、x.view()

x.view用于reshape特征层的形状。

全部代码

这是一个简单的CNN模型，用于预测mnist手写体。

import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
# 循环世代
EPOCH = 20
BATCH_SIZE = 50
# 下载mnist数据集
train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True,)
# (60000, 28, 28)
print(train_data.train_data.size())                 
# (60000)
print(train_data.train_labels.size())               
train_loader = Data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
# 测试集
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=False)
# (2000, 1, 28, 28)
# 标准化
test_x = torch.unsqueeze(test_data.test_data, dim=1).type(torch.FloatTensor)[:2000]/255.
test_y = test_data.test_labels[:2000]
# 建立pytorch神经网络
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        #----------------------------#
        #   第一部分卷积
        #----------------------------#
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(
                in_channels=1,
                out_channels=32,
                kernel_size=5,
                stride=1,
                padding=2,
                dilation=1
            ),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
        )
        #----------------------------#
        #   第二部分卷积
        #----------------------------#
        self.conv2 = nn.Sequential( 
            nn.Conv2d(
                in_channels=32,
                out_channels=64,
                kernel_size=3,
                stride=1,
                padding=1,
                dilation=1
            ),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
        )
        #----------------------------#
        #   全连接+池化+全连接
        #----------------------------#
        self.ful1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 512)
        self.drop = nn.Dropout(0.5)
        self.ful2 = nn.Sequential(nn.Linear(512, 10),nn.Softmax())
    #----------------------------#
    #   前向传播
    #----------------------------#   
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.ful1(x)
        x = self.drop(x)
        output = self.ful2(x)
        return output
cnn = CNN()
# 指定优化器
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=1e-3) 
# 指定loss函数
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(EPOCH):
    for step, (b_x, b_y) in enumerate(train_loader): 
        #----------------------------#
        #   计算loss并修正权值
        #----------------------------#   
        output = cnn(b_x)
        loss = loss_func(output, b_y) 
        optimizer.zero_grad() 
        loss.backward() 
        optimizer.step() 
        #----------------------------#
        #   打印
        #----------------------------#   
        if step % 50 == 0:
            test_output = cnn(test_x)
            pred_y = torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy()
            accuracy = float((pred_y == test_y.data.numpy()).astype(int).sum()) / float(test_y.size(0))
            print('Epoch: %2d'% epoch, ', loss: %.4f' % loss.data.numpy(), ', accuracy: %.4f' % accuracy)

感谢各位的阅读，以上就是“PyTorch卷积神经网络的重要基础函数有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对PyTorch卷积神经网络的重要基础函数有哪些都有更深刻的体会了吧。这里是博信，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！