PyTorch中卷积神经网络的简单代码实现
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简介：
本篇文章通过简洁明了的代码示例，介绍了如何在PyTorch框架下搭建和运行一个基础的卷积神经网络模型。适合初学者快速上手实践。
二维互相关运算
```python
import torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.shape[1]):
Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum()
return Y
```
构造上图中的输入数组`X`、核数组`K`来验证二维互相关运算。
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