nn.Linear设置多层神经元
时间: 2023-10-26 19:28:23 浏览: 55
您可以使用nn.Sequential来构建多层神经元。在Sequential中,您可以将多个nn.Linear层按顺序添加到模型中。
以下是设置一个具有多层神经元的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
input_size = 10 # 输入维度大小
hidden_sizes = [20, 30, 40] # 每个隐藏层的神经元数量
output_size = 5 # 输出维度大小
# 构建Sequential模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, hidden_sizes[0]), # 第一个隐藏层
nn.ReLU(), # 非线性激活函数
nn.Linear(hidden_sizes[0], hidden_sizes[1]), # 第二个隐藏层
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_sizes[1], hidden_sizes[2]), # 第三个隐藏层
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_sizes[2], output_size), # 输出层
)
# 打印模型结构
print(model)
```
在上面的示例中,我们定义了一个包含3个隐藏层的神经网络模型。每个隐藏层的神经元数量分别为20、30和40。输入层的维度为10,输出层的维度为5。
您还可以在每个隐藏层后添加其他非线性激活函数,如ReLU,以增强模型的非线性特性。
希望这个示例对您有帮助!
相关推荐
![ipynb](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)