8分钟理解cnn卷积神经网络（5视觉世界）

8分钟理解cnn卷积神经网络（5视觉世界）如何使用PyTorch实现卷积神经网络？池化卷积层是卷积神经网络的核心，它可以提取出图像中的局部特征。你可以把卷积层想象成一个小小的滤镜，它在图像上滑动，每次只看图像的一小部分，然后计算出这一部分的特征。这就像我们看东西一样，我们不可能一眼就看清楚一个复杂的场景，而是需要通过眼睛的扫视，一点一点地看。卷积池化层则是用来降低图像的分辨率，同时保留最重要的特征。你可以把池化层想象成一个缩小镜，它可以将图像缩小，但是图像中的主要特征仍然可以保留下来。

亲爱的读者，你好！在上一篇文章中(回顾一下：(4) 深度学习：深度神经网络的介绍)，我们一起探索了深度神经网络的世界。今天，我们将一起进入一个更专注于视觉任务的神经网络——卷积神经网络（CNN）。不用担心，我会尽量用简单、幽默的语言来解释这个复杂的概念，让你在轻松愉快的氛围中学习。

什么是卷积神经网络（CNN）？

首先，让我们来理解一下什么是卷积神经网络。你可以把卷积神经网络想象成一个专门处理图像的超级英雄。它的超能力就是通过卷积层、池化层等特殊的结构，从图像中提取出有用的特征，然后通过全连接层进行分类或者回归。

卷积神经网络

卷积层是卷积神经网络的核心，它可以提取出图像中的局部特征。你可以把卷积层想象成一个小小的滤镜，它在图像上滑动，每次只看图像的一小部分，然后计算出这一部分的特征。这就像我们看东西一样，我们不可能一眼就看清楚一个复杂的场景，而是需要通过眼睛的扫视，一点一点地看。

卷积

池化层则是用来降低图像的分辨率，同时保留最重要的特征。你可以把池化层想象成一个缩小镜，它可以将图像缩小，但是图像中的主要特征仍然可以保留下来。

池化

如何使用PyTorch实现卷积神经网络？

好了，理论部分就到这里，让我们来看看如何使用PyTorch实现一个卷积神经网络。

我们依旧使用上一章节用到的FashionMNIST数据集。

首先，我们需要导入PyTorch库：

然后，我们需要定义我们的卷积神经网络。在这个例子中，我们将使用一个卷积层，一个池化层，然后是两个全连接层：

接下来，我们需要定义损失函数和优化器。在这个例子中，我们将使用交叉熵损失函数和带动量的随机梯度下降优化器：

现在，我们已经定义了我们的模型，损失函数和优化器，接下来就是训练我们的模型。我们将使用FashionMNIST数据集进行训练：

在这里，我们训练了5个epoch，每个epoch我们都会遍历整个训练集。在每一步，我们都会计算模型的输出和损失，然后反向传播梯度并更新模型的参数。

训练完成后，我们可以测试我们的模型的性能：

运行结果:

在测试阶段，我们不需要计算梯度，所以我们使用torch.no_grad()来关闭梯度计算。然后我们计算模型在测试集上的准确率，看看我们的模型是不是真的学到了什么。

以上就是如何使用PyTorch实现一个卷积神经网络的全部内容。希望你能通过这个例子，对卷积神经网络有了更深入的理解。在下一篇文章中，我们将继续探索神经网络的世界，敬请期待！