pytorch

首先是要导入torch和torchsivion

from torch import nn

from torch.nn import Sequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear

正常情况下使用要自己创建一个类，也就是神经网络

class ZY(torch.nn.Module):

　　def __init__(self):

　　　　super(ZY,self).__init__()

　　　　self.model1=Sequential( #Sequential里面的列表就是神经网络里的操作，逐步执行

　　　　　　Conv2d(3,32,5,padding=2),#卷积操作，输入通道数为3，输出通道数为32，卷积核长宽为5，padding等于2，下面同理

　　　　　　MaxPool2d(2),#池化操作，池化的那个东西，长宽为2，下面同理

　　　　　　Conv2d(32,32,5,padding=2),

　　　　　　MaxPool2d(2),

　　　　　　Conv2d(32,64,5,padding=2),

　　　　　　MaxPool2d(2),

　　　　　　Flatten(),把正方形的featuremap拉成一个一维向量

　　　　　　Linear(1024,64),#全连接层，1024->64

　　　　　　Linear(64,10)

　　　　)

　　def forword(self,x):

　　　　x=self.model1(x)

　　　　return x