nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,10))
时间: 2023-07-22 18:05:58 浏览: 183
这是一个简单的神经网络模型,使用了nn.Sequential()来构建模型。模型的第一层是nn.Flatten(),用于将输入数据从二维形状(28, 28)转换为一维形状(784,)。接下来是一个全连接层nn.Linear(784, 10),其中784是输入特征的维度,10是输出的类别数。这个模型可以用于手写数字识别等任务。
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解释net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))
这行代码定义了一个神经网络模型,使用了 PyTorch 提供的 Sequential 容器,该容器是将多个层按顺序链接起来的容器。其中,nn.Linear(784, 10) 是一个线性层,它将输入的维度为 784 的数据线性映射到输出维度为 10 的数据上,而 nn.Flatten() 层则用于将输入的二维图片数据展开成一维数据。所以,net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) 的作用是构造了一个将二维图片数据输出为一个长度为 10 的一维向量的神经网络模型。
FC = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(784, 800), nn.Linear(800, 200), nn.Linear(200, 10) )
这段代码定义了一个包含三个线性层的神经网络模型。具体来说,这个模型包含了以下几个组件:
1. `nn.Flatten()`:这个组件用来将输入的二维图像数据展平成一维的形式,以便于输入到后续的线性层中。
2. `nn.Linear(784, 800)`:这个组件定义了一个输入维度为 784,输出维度为 800 的线性层。
3. `nn.Linear(800, 200)`:这个组件定义了一个输入维度为 800,输出维度为 200 的线性层。
4. `nn.Linear(200, 10)`:这个组件定义了一个输入维度为 200,输出维度为 10 的线性层。
这个模型的前向传播过程可以表示为:将输入数据先通过 `nn.Flatten()` 展平成一维的形式,然后经过三个线性层的计算,最终得到一个长度为 10 的输出向量,表示对于每个类别的预测概率。