【Python深度学习】深度学习框架搭建模版

深度学习框架搭建模版

一、框架搭建四部曲

1.导入包

首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；

安装方法：pip install torchsummary

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导入包
'''
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary

2.定义类和函数

定义类Class以及def super，这些是类的继承最基础的知识啦如果不懂原理就按模版记下即可；接着开始搭建层，这里采用nn.Sequential，相当于一个大容器可以放入任意量的网络层在p1中放入一个卷积层；接着进入线性层依然使用nn.Sequential;

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(Net, self).__init__()
        self.fetures = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64,
                                                kernel_size=3, stride=1, padding=1))
        self.classify = nn