请用torch编写一个卷积神经网络模型，用于图像6分类问题，并用summary函数输出每一层的形状。已知输入网络形状大小为（10,3,256,256),截图代码和输出结果

好的，首先，我们需要安装PyTorch库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装： ```bash pip install torch torchvision ``` 然后我们可以开始编写一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）模型。这是一个基础的6分类模型示例，我们将使用`torch.nn`模块构建。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchsummary import summary class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() # 定义卷积层、池化层、全连接层 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu3 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128) self.relu4 = nn.ReLU() self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.fc2 = nn.Linear(128, 6) # 输出层，6个类别 def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu1(x) x = self.pool1(x) x = self.conv2(x) x = self.relu2(x) x = self.pool2(x) x = self.conv3(x) x = self.relu3(x) x = self.pool3(x) x = self.flatten(x) x = self.fc1(x) x = self.relu4(x) x = self.dropout(x) out = self.fc2(x) return out # 创建模型实例并获取输入尺寸 model = ConvNet() input_shape = (10, 3, 256, 256) # 假设我们有10个样本 x = torch.randn(input_shape) # 使用summary函数输出模型结构及每层维度 summary(model, input_size=input_shape) # 这里只是模拟输出，真实的summary函数会返回一个文本描述 # 假设输出如下（实际输出会更详细） # Model Summary: # ------------------------------------ # Total params: 1,790,440 # Trainable params: 1,790,440 # Non-trainable params: 0 # ------------------------------------ # Input size (MB): 0.24 # Forward/backward pass size (MB): 5.11 # Params size (MB): 7.21 # Estimated total size (MB): 12.56 ``` 注意这只是一个基本的模型架构，实际应用中可能需要调整参数、添加更多层次或使用预训练模型等。