神经网络学习之卷积神经网络pytorch实现Lenet和Alexnet框架定义

Lenet

import torch
from torch import nn
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        '''
        这里搭建卷积层，需要按顺序定义卷积层、
        激活函数、最大池化层、卷积层、激活函数、最大池化层，
        具体形状见测试说明
        '''
        self.conv = nn.Sequential(
            ########## Begin ##########
            nn.Conv2d(1,6,5),
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(2,2),
            nn.Conv2d(6,16,5),
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(2,2)

            ########## End ##########
        )
        '''
        这里搭建全连接层，需要按顺序定义全连接层、
        激活函数、全连接层、激活函数、全连接层，
        具体形状见测试说明
        '''
        self.fc = nn.Sequential(
            ########## Begin ##########
            nn.Linear(256,120),
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(120,84),
            nn.Sigmoid(),
            nn.Linear(84,10)

            ########## End ##########
        )

    def forward(self, img):
        '''
        这里需要定义前向计算
        '''
        ########## Begin ##########
        feature=self.conv(img)
        output=self.fc(feature.view(img.shape[0],-1))
        return output
        ########## End ##########

Alexet

import torch
from torch import nn
class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AlexNet, self).__init__()
        '''
        这里搭建卷积层，需要按顺序定义卷积层、
        激活函数、最大池化层、卷积层、激活函数、
        最大池化层、卷积层、激活函数、卷积层、
        激活函数、卷积层、激活函数、最大池化层，
        具体形状见测试说明
        '''
        self.conv = nn.Sequential(
            ########## Begin ##########
            nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),
            nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False),
            nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
            
            ########## End ##########
        )
        '''
        这里搭建全连接层，需要按顺序定义
        全连接层、激活函数、丢弃法、
        全连接层、激活函数、丢弃法、全连接层，
        具体形状见测试说明
        '''
        self.fc = nn.Sequential(
            ########## Begin ##########
            nn.Linear(in_features=6400, out_features=4096, bias=True),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True)
            
            ########## End ##########
        )
        
    def forward(self, img):
        '''
        这里需要定义前向计算
        '''
        ########## Begin ##########
        feature=self.conv(img)
        output=self.fc(feature.view(img.shape[0],-1))
        return output    
            
        ########## End ##########