pytorch 模型
时间: 2023-12-25 19:29:32 浏览: 35
PyTorch是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于构建和训练神经网络模型。下面是一个简单的PyTorch模型的示例:
```python
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
# 定义一个简单的神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5) # 输入层到隐藏层的全连接层
self.fc2 = nn.Linear(5, 2) # 隐藏层到输出层的全连接层
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x)) # 使用ReLU激活函数
x = self.fc2(x)
return x
# 创建一个模型实例
model = Net()
# 定义输入数据
input_data = torch.randn(1, 10) # 1个样本,每个样本有10个特征
# 使用模型进行预测
output = model(input_data)
# 打印预测结果
print(output)
```
这个示例中,我们定义了一个简单的神经网络模型,包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。模型的输入是一个大小为10的向量,输出是一个大小为2的向量。我们使用ReLU作为激活函数,并使用全连接层将输入传递到隐藏层和输出层。最后,我们使用模型对输入数据进行预测,并打印预测结果。