pythorch生成3层神经网络代码,加偏置的
时间: 2024-05-07 09:15:39 浏览: 20
以下是一个三层神经网络的 PyTorch 代码,包括偏置项:
```
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, 10)
self.relu = nn.ReLU()
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = self.relu(self.fc1(x))
x = self.relu(self.fc2(x))
x = self.softmax(self.fc3(x))
return x
net = Net()
print(net)
```
在这个例子中,我们定义了一个 `Net` 类,它继承了 `nn.Module` 类。这个类由三个全连接层组成,每个层都有偏置项。我们还使用了 ReLU 激活函数和 softmax 函数。
在 `forward` 方法中,我们首先将输入 `x` 改变形状为 `-1`(自动计算)和 `784` 的张量,然后通过第一个全连接层、ReLU 激活函数、第二个全连接层、ReLU 激活函数和第三个全连接层得到输出。最后,我们使用 softmax 函数将输出转换为概率分布。
我们还创建了一个名为 `net` 的类实例,并打印了它的结构。
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