jax 建一个2层神经网络,然后检查神经网络的所有权重和偏置
时间: 2024-02-22 18:53:32 浏览: 27
在JAX中,可以使用`jax.nn`模块来构建神经网络。下面是一个示例代码,用于构建一个具有2个隐藏层的神经网络,并检查其所有权重和偏置:
```python
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import random, nn
# 定义神经网络模型
def neural_network(params, x):
for w, b in params:
x = nn.relu(jnp.dot(x, w) + b)
return x
# 初始化随机参数
key = random.PRNGKey(0)
input_shape = (10,) # 输入形状为(10,)
hidden_units = [20, 30] # 隐藏层单元数为[20, 30]
output_units = 1 # 输出层单元数为1
# 随机初始化权重和偏置
layer_sizes = [input_shape[0]] + hidden_units + [output_units]
keys = random.split(key, len(layer_sizes))
params = [(random.normal(k, (m, n)), random.normal(k, (n,))) for k, m, n in zip(keys, layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:])]
# 构建神经网络
def model(x):
return neural_network(params, x)
# 检查神经网络的所有权重和偏置
weights = [w for w, _ in params]
biases = [b for _, b in params]
print("权重:")
for i, w in enumerate(weights):
print(f"层 {i+1} 的权重:\n{w}")
print("\n偏置:")
for i, b in enumerate(biases):
print(f"层 {i+1} 的偏置:\n{b}")
```
这段代码首先定义了一个`neural_network`函数,用于计算神经网络的前向传播。然后,使用`random.normal`函数初始化了神经网络的权重和偏置。最后,通过遍历参数列表,打印出了每一层的权重和偏置。
希望对你有帮助!如果有任何问题,请随时提问。
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