请你用pytorch举一个定义神经网络的例子,要求:这个网络有三个隐藏层,每个隐藏层的神经元数量分别是70、60和50
时间: 2024-05-05 13:20:21 浏览: 11
好的,下面是使用 PyTorch 定义一个具有三个隐藏层的神经网络的例子:
```python
import torch.nn as nn
class CustomNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomNet, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(100, 70)
self.layer2 = nn.Linear(70, 60)
self.layer3 = nn.Linear(60, 50)
self.output_layer = nn.Linear(50, 1)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.layer1(x))
x = nn.functional.relu(self.layer2(x))
x = nn.functional.relu(self.layer3(x))
x = self.output_layer(x)
return x
```
这个网络具有三个隐藏层,每个隐藏层包含的神经元数量分别是 70、60 和 50。它接受一个长度为 100 的输入向量,返回一个标量输出。在网络的前向传播过程中,输入向量先经过 `layer1`、`layer2` 和 `layer3` 三个线性层,并使用 ReLU 激活函数进行非线性变换。最后,输出结果经过 `output_layer` 线性层输出。