Python训练营打卡DAY48

DAY 48 随机函数与广播机制

知识点回顾：

1. 随机张量的生成：torch.randn函数
2. 卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）
3. pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制

ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致

作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可

import torch
import torch.nn as nn# 生成输入张量 (批量大小, 通道数, 高度, 宽度)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32)  # 例如CIFAR-10图像
print(f"输入尺寸: {input_tensor.shape}")  # 输出: [1, 3, 32, 32]# 定义卷积层
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)  # 示例参数
print(f"卷积层参数: {conv_layer}")  # 输出: 卷积层的参数# 前向传播
output_tensor = conv_layer(input_tensor)    # 卷积操作
print(f"卷积后尺寸: {output_tensor.shape}")  # 输出: [1, 64, 32, 32]# 2. 池化层操作 (减小空间尺寸)
pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) # 创建一个最大池化层
pool_output = pool(output_tensor)
print(f"池化后尺寸: {pool_output.shape}")  # 输出: [1, 64, 16, 16]# 3. 将多维张量展平为向量
flattened = pool_output.view(pool_output.size(0), -1)
print(f"展平后尺寸: {flattened.shape}")  # 输出: [1, 64 * 16 * 16] = [1, 16384]# 4. 线性层操作
fc1 = nn.Linear(in_features=16384,     # 输入特征数out_features=128      # 输出特征数
)
fc_output = fc1(flattened)
print(f"线性层后尺寸: {fc_output.shape}")  # 输出: [1, 128]# 5. 再经过一个线性层（例如分类器）
fc2 = nn.Linear(128, 10)  # 假设是10分类问题
final_output = fc2(fc_output)
print(f"最终输出尺寸: {final_output.shape}")  # 输出: [1, 10]
print(final_output)# 使用Softmax替代Sigmoid
softmax = nn.Softmax(dim=1)  # 在类别维度上进行Softmax
class_probs = softmax(final_output)
print(f"Softmax输出: {class_probs}")  # 总和为1的概率分布
print(f"Softmax输出总和: {class_probs.sum():.4f}")