基于python下,torch和手动实现前馈神经网络实验代码

在Python下，可以使用torch库来实现前馈神经网络的实验代码。以下是一个简单示例：

首先，安装torch库，并导入需要的模块：

!pip install torch
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

接下来，定义一个自定义的神经网络类：

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

然后，定义训练函数：

def train(model, criterion, optimizer, num_epochs):
    for epoch in range(num_epochs):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (epoch+1) % 10 == 0:
            print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}')

输入数据和标签可以是numpy数组，需要将其转换为torch张量（tensor）类型。然后，创建模型、损失函数和优化器：

# 创建模型实例
model = NeuralNetwork()

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

最后，执行训练函数：

train(model, criterion, optimizer, num_epochs)

这样就完成了使用torch库在Python下实现基于深度学习的前馈神经网络的实验代码。