标准神经网络torch

标准神经网络torch.nn.Sequential()是一个用于快速构建前馈神经网络的函数。它可以通过定义网络的层和激活函数来构建网络结构。在torch.nn.Sequential()中，输入层、隐藏层和输出层的神经元个数可以根据具体需求进行设置。参数的初始化可以使用torch.nn.init模块，其中的初始值通常为均值为零，标准差为0.01。损失函数可以使用torch.nn定义的多种损失函数，例如交叉熵损失函数(torch.nn.CrossEntropyLoss())、二分类交叉熵损失函数(torch.nn.BCEWithLogitsLoss())和均方误差损失函数(torch.nn.MSELoss())等。优化器可以使用torch.optim定义的优化器，例如随机梯度下降优化器(torch.optim.SGD())。通过调整学习率(lr)和使用不同的损失函数和优化器，我们可以优化神经网络的训练过程。