全连接神经网络举例，Python代码，Pytorch平台，

好的，以下是一个简单的全连接神经网络代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = NeuralNet()

这个神经网络有两个全连接层，输入为一个 784 维的向量，输出为一个 10 维的概率分布。使用 relu 作为激活函数，以及 log_softmax 作为输出激活函数。

相关问题

全连接神经网络举例，包括定义网络，训练网络，完整Python代码，Pytorch平台，

好的，我可以回答你的问题。以下是关于全连接神经网络的定义、训练和Python代码：

全连接神经网络是一种基本的神经网络类型，其中每个神经元都与之前和之后的每个神经元都有连接。

定义网络：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)

        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.softmax(self.fc3(x))
        return x

net = Net()

这个网络有3个全连接的层和2个非线性的激活函数，也使用了 softmax ，最终输出一个10维的分类标签。这里的输入是一张手写数字图片，输出是一个 10 维的向量，其中每个元素代表了这张图片被分类到每个数字中的概率。

训练网络：

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
                               train=True,
                               transform=transforms.ToTensor(),
                               download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
                              train=False,
                              transform=transforms.ToTensor(),
                              download=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                           batch_size=100,
                                           shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
                                          batch_size=100,
                                          shuffle=False)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

在这里，我们使用了 MNIST 数据集进行训练，定义了损失函数和优化器。这里的优化器是随机梯度下降（SGD），指定一个学习率和动量，训练周期为 10 个 epoch。

完整Python代码：

import torch.nn as nn
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)

        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.softmax(self.fc3(x))
        return x

net = Net()

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
                               train=True,
                               transform=transforms.ToTensor(),
                               download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',
                              train=False,
                              transform=transforms.ToTensor(),
                              download=True)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                                           batch_size=100,
                                           shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,
                                          batch_size=100,
                                          shuffle=False)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

这是一个完整的 MNIST 数据集的全连接神经网络实现，使用 PyTorch 平台。

小波神经网络预测python代码举例

小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）是一种结合了小波分析和神经网络技术的模型，常用于信号处理、时间序列预测等领域。以下是使用Python和PyTorch库实现小波神经网络的一个简单示例：

# 首先，需要安装必要的库
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from pywt import wavedec, waverec

class WaveletLayer(nn.Module):
    def __init__(self, wavelet='db4', level=4):
        super(WaveletLayer, self).__init__()
        self.wavelet = wavelet
        self.level = level

    def forward(self, x):
        # 使用pywt工具包的小波分解
        coeffs = wavedec(x, wavelet=self.wavelet, level=self.level)
        return coeffs

class WNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_layers, output_size):
        super(WNN, self).__init__()
        # 添加小波层
        self.wavelet_layer = WaveletLayer()
        
        # 创建隐藏层
        self.hidden_layers = nn.ModuleList([nn.Linear(input_size + len(coeffs), hidden_layers) for coeffs in range(0, len(hidden_layers))])
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_layers[-1], output_size)

    def forward(self, x):
        # 分解输入并传递给隐藏层
        coeffs = self.wavelet_layer(x)
        coefficients = [coeffs]
        for layer in self.hidden_layers:
            flattened_coeffs = torch.cat((coeffs[0], *coeffs[1:]), dim=-1)
            coeffs = [layer(flattened_coeffs)]
        
        # 合成预测
        output = self.output_layer(torch.flatten(coeffs[-1], start_dim=1))
        return output

# 示例使用
input_size = 100  # 输入数据维度
hidden_layers = [64, 32]  # 每个隐藏层的节点数
output_size = 1  # 输出的预测值维度
model = WNN(input_size, hidden_layers, output_size)

# 假设我们有训练数据x_train和对应的标签y_train
# train_loader是一个数据加载器
for x_batch, y_batch in train_loader:
    # 预测
    pred = model(x_batch)
    # 训练模型...

注意，这只是一个简化示例，实际应用中还需要配合损失函数、优化器以及训练循环。此外，对于时间序列预测，可能还需处理窗口滑动的问题。