CNN 예제

import torch
from torch import nn

# 데이터 로드 및 정규화는 생략하겠습니다.
# PyTorch의 torchvision.datasets.CIFAR10을 사용하면 됩니다.

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(x.size(0), -1)  # flatten
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 모델 생성
model = CNN()

# GPU 사용이 가능하면 모델을 GPU로 이동
if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()