pytorch定义模型类的方法
时间: 2023-12-08 18:05:29 浏览: 34
在 PyTorch 中,定义模型类需要继承 `nn.Module` 类,并实现 `__init__()` 和 `forward()` 方法。
`__init__()` 方法用于定义模型的结构,包括网络层、激活函数等。在该方法中可以使用 PyTorch 提供的各种层和函数,如 `nn.Linear`、`nn.Conv2d`、`nn.ReLU` 等。
`forward()` 方法用于定义前向传播的过程,即输入数据经过模型后的输出。在该方法中需要按照定义的结构依次调用各个网络层和激活函数。
下面是一个简单的例子:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(20, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
上述代码定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的模型。其中,输入数据有 10 个特征,输出数据为一个数值。在前向传播过程中,先经过第一个全连接层和 ReLU 激活函数,然后经过第二个全连接层,最后输出一个数值。