3层全链接网络
时间: 2023-07-25 10:13:17 浏览: 46
3层全连接网络是指一个具有3个完全连接层的神经网络,每层都与前后两层完全连接。这种结构的神经网络通常被用于分类和回归任务,其中输入数据通过第一层传递到第二层,再传递到第三层,最终输出结果。
在Python中,可以使用许多深度学习框架来实现3层全连接网络,如PyTorch、TensorFlow等。下面是一个使用PyTorch实现3层全连接网络的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义3层全连接神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = torch.relu(self.fc1(x))
out = torch.relu(self.fc2(out))
out = self.fc3(out)
return out
# 初始化模型并设置超参数
input_size = 784 # MNIST数据集的输入维度
hidden_size = 256 # 隐藏层的维度
output_size = 10 # 输出数据的维度
net = Net(input_size, hidden_size, output_size)
learning_rate = 0.001
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
images = images.reshape(-1, 28*28)
outputs = net(images)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (i+1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))
# 测试模型
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
images = images.reshape(-1, 28*28)
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))
```
请注意,这只是一个示例,实际上,您可以根据不同的任务和数据集来修改模型的结构和超参数。
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