关于CNN图像识别模型

Question

在数据集上训练一个基于cnn的二进制分类模型，对未见过的图像进行预测。导入数据是带有40个属性注释的图片，想利用图上Model1改写出符合的版本，但是无从下手希望大家指导，图二是已有的模版。

Answer 1

参考GPT和自己的思路：以下是针对您的需求对代码进行修改的版本：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# define the CNN architecture
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc2(x))
        return x

# create a complete CNN
model = Net()
print(model)

# move tensors to GPU if CUDA is available
if train_on_gpu:
    model.cuda()

针对您的需求，我们对模型进行了以下修改：

1 输出层改为只有一个神经元，对二进制分类问题进行建模。
2 输出层激活函数改为sigmoid，将输出映射到[0, 1]的概率范围内。
3 fc3改为fc2，同时修改输出层维度为1，使得模型能够处理二进制分类问题。
请注意，在使用此修改后的模型进行训练和预测时，您需要根据自己的数据集对模型进行调整，例如修改输入图像的通道数，输出层的激活函数等等。同时，如果您要使用GPU进行训练，请确保将train_on_gpu设置为True。