bp神经网络回归relu函数初始化模型参数代码

以下是使用PyTorch实现BP神经网络回归并使用ReLU函数进行参数初始化的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义BP神经网络回归模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

# 初始化模型参数
def weights_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('Linear') != -1:
        n = m.in_features + m.out_features
        std = np.sqrt(2.0 / n)
        m.weight.data.normal_(0, std)
        m.bias.data.fill_(0)

# 示例数据
x = torch.randn(10, 5)
y = torch.randn(10, 1)

# 初始化模型
model = Net(5, 10, 1)
model.apply(weights_init)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)

    # 反向传播并优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失值
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

在上述代码中，weights_init函数使用了Xavier初始化方法来初始化模型参数。在初始化Linear层的权重和偏置时，需要根据输入维度和输出维度计算标准差，然后从一个正态分布中随机生成数值作为初值。最后，利用apply函数将初始化函数应用到整个模型上。