在本食谱中,我们定义了一个分类器; 使用`nn.Sequential()`定义卷积,激活和批量规范化单元的数组; 并且还定义了最后一个全连接层,该层采用平坦的张量并给出通过 Sigmoid层的单个输出。 由于只有两个类,因此我们最后使用了 Sigmoid层。 输入是尺寸为`1 x 28 x 28`的图像张量,并经过第一卷积单元以给出尺寸为`32 x 14 x 14`的输出张量。 第二个卷积层使它成为`64 x 7 x 7`张量,然后从那里变成`128 x 4 x 4`。 之后,我们将拉平并使张量穿过全连接层。
在本食谱中,我们定义了一个分类器; 使用`nn.Sequential()`定义卷积,激活和批量规范化单元的数组; 并且还定义了最后一个全连接层,该层采用平坦的张量并给出通过 Sigmoid 层的单个输出。 由于只有两个类,因此我们最后使用了 Sigmoid 层。 输入是尺寸为`1 x 28 x 28`的图像张量,并经过第一卷积单元以给出尺寸为`32 x 14 x 14`的输出张量。 第二个卷积层使它成为`64 x 7 x 7`张量,然后从那里变成`128 x 4 x 4`。 之后,我们将拉平并使张量穿过全连接层。