如何详细阐述并实现PyTorch中经典网络GoogLeNet的并行连接结构及其训练流程？

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今天自由互联小编写了篇关于Pytorch实现GoogLeNet的方法，GoogLeNet提出了名为Inception的深度卷积神经网络结构，旨在提高ILSVRC14数据集的分类技术水平。

今天自由互联小编就为大家分享一篇Pytorch实现GoogLeNet的方法，GoogLeNet提出了一个名为“Inception”的深度卷积神经网结构，其目标是将分类、识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次。这一结构的主要特征是对网络内部计算资源的利用进行了优化

目录

• 1. Inception块
• 2. 构造 GoogLeNet 网络
• 3. FashionMNIST训练测试

含并行连结的网络 GoogLeNet

在GoogleNet出现值前，流行的网络结构使用的卷积核从11到1111，卷积核的选择并没有太多的原因。GoogLeNet的提出，说明有时候使用多个不同大小的卷积核组合是有利的。

import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as F

1. Inception块

Inception块是 GoogLeNet 的基本组成单元。