适用于nn的神经网络代码
时间: 2023-07-08 14:52:55 浏览: 54
以下是一个简单的神经网络代码示例,使用PyTorch实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 准备数据集
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 实例化神经网络和优化器
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练神经网络
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data.view(-1, 784))
loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
# 在测试集上测试神经网络
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data.view(-1, 784))
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
total += target.size(0)
correct += (predicted == target).sum().item()
print('Accuracy on the test set: %d %%' % (100 * correct / total))
```
该示例使用了一个简单的两层全连接神经网络,并在MNIST数据集上进行训练和测试。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.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)
![](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)