AI基础之卷积网络

全连接是AI入门的第一个网络模型，所以其局限性也很大，它在准确度上确实还不是很高。下面就让我们来看看卷积网络是怎么搭建的吧。

import torch.nn as nn

class CNNet(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(CNNet, self).__init__()
        self.cnn_layer = nn.Sequential(
            # input_size : 32*32*3
            nn.Conv2d(3,16,3,1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2,2),
            nn.Conv2d(16,32,3,1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2,2),
            nn.Conv2d(32,64,3,1),
            nn.ReLU()
        )
        self.mlp_layer = nn.Sequential(
            nn.Linear(4*4*64, 128),
            nn.ReLU(),
            # nn.Linear(128,80),
            # nn.ReLU(),
            nn.Linear(128,10)
        )

    def forward(self, x):
        # NaN
        x = self.cnn_layer(x)
        # shape: nchw nv
        x = x.reshape(-1,4*4*64)
        x = self.mlp_layer(x)
        return x
这就是卷积网络搭建的完整代码啦。