from torch import nn
时间: 2023-09-24 11:08:14 浏览: 52
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# Create an instance of the network
net = Net()
相关问题
from torch import nn啥意思
`from torch import nn` 是 Python 代码中的一行导入语句。在这行代码中,`torch` 是一个开源深度学习框架,而 `nn` 则是该框架中的一个模块。通过这个导入语句,我们可以使用 `nn` 模块中提供的各种功能和类来构建神经网络模型。
`nn` 模块是 PyTorch 提供的一个核心模块,提供了一系列用于构建神经网络的类和函数,如各种层(线性层、卷积层、循环层等)、损失函数、优化器等。通过使用 `nn` 模块,我们可以更方便地构建和训练深度学习模型。
所以,当我们执行 `from torch import nn` 这行代码时,我们可以直接使用 `nn` 模块中的类和函数,而不需要写出完整的命名空间路径。
解释from torch import nn
"from torch import nn" 的意思是从 PyTorch 中的 torch 包中导入 nn 模块。nn 模块是 PyTorch 中用于实现神经网络的模块,包含了各种常用的神经网络层和各种函数。通过导入 nn 模块,我们可以使用其中提供的各种类和函数,以便更方便地实现自己的神经网络模型。在代码中,如果不写这行导入语句,就需要在使用 nn 模块中的类或函数时写出完整的命名空间,如 torch.nn.Module。