pytorch搭建卷积网络（以minist数据集为例）以及如何查看输出每层的权重和特征图

1.总的程序

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jul 18 15:19:41 2021@author: pony
"""
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as Fimport torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np#matplotlib inline# 定义超参数
image_size = 28  #图像的总尺寸28*28
num_classes = 10  #标签的种类数
num_epochs = 20  #训练的总循环周期
batch_size = 64  #一个撮（批次）的大小，64张图片# 加载MINIST数据，如果没有下载过，就会在当前路径下新建/data子目录，并把文件存放其中
# MNIST数据是属于torchvision包自带的数据，所以可以直接调用。
# 在调用自己的数据的时候，我们可以用torchvision.datasets.ImageFolder或者torch.utils.data.TensorDataset来加载
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data',  #文件存放路径train=True,   #提取训练集transform=transforms.ToTensor(),  #将图像转化为Tensor，在加载数据的时候，就可以对图像做预处理

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