1.CNN卷積層

通過nn.Conv2d可以設置卷積層，當然也有1d和3d。

卷積層設置完畢，將設置好的輸入數(shù)據(jù)，傳給layer()，即可完成一次前向運算。也可以傳給layer.forward，但不推薦。

2. 池化層

池化層的核大小一般是2*2，有2種方式：

maxpooling：選擇數(shù)據(jù)中最大值輸出

avgpooling：計算數(shù)據(jù)的均值并輸出

通過這一層可以實現(xiàn)降采樣。

3.數(shù)據(jù)批量標準化

Batch Normalize，在計算過程中，通常輸入的數(shù)據(jù)都是0-255的像素數(shù)據(jù)，不方便計算，因此可以通過nn.BatchNorm1d方法進行標準化。

標準化后，可以通過running_mean, running_var獲取全局的均值和方差。

4.nn.Module類

①各類函數(shù)

Linear, ReLU, Sigmoid, Conv2d, Dropout等等

②容器功能

我們可以直接在定義自己的層的時候，把所有我們需要用到的層及相關函數(shù)放進去。使用的時候直接調(diào)用即可。

③參數(shù)管理

在這個類中可以直接生成我們需要的參數(shù)，并且自動帶上梯度的需求。

④調(diào)用GPU

⑤存儲和加載

訓練過程中可以根據(jù)需求，比如訓練到某一個點的時候達到了最優(yōu)，可以將其存儲。

⑥訓練、測試狀態(tài)切換

直接調(diào)用根節(jié)點的train, eval就可以切換。

⑦ 創(chuàng)建自己的層

還有其他功能，但現(xiàn)在還不理解，因此先不往上寫了。

5.數(shù)據(jù)增強

數(shù)據(jù)增強主要用在我們數(shù)據(jù)不夠用的時候，對原來的數(shù)據(jù)進行調(diào)整，從而生成新的數(shù)據(jù)。比如一張圖片，我們可以對其進行翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、大小調(diào)整、切割等操作 。導入數(shù)據(jù)的時候即可進行，具體實現(xiàn)方式如下。

以上就是人工智能學習PyTorch實現(xiàn)CNN卷積層及nn.Module類示例分析的詳細內(nèi)容，更多關于PyTorch中CNN及nn.Module的資料請關注本站其它相關文章！

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