怎么利用pytorch实现5个输入层,3个赢藏层,3个输出层的BP神经网络?
时间: 2024-05-13 09:13:39 浏览: 13
可以这样来实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyBPNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, hidden_layers):
super(MyBPNet, self).__init__()
layers = []
layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_size))
layers.append(nn.ReLU())
for i in range(hidden_layers):
layers.append(nn.Linear(hidden_size, hidden_size))
layers.append(nn.ReLU())
layers.append(nn.Linear(hidden_size, output_size))
self.net = nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
output = self.net(x)
return output
```
然后,你可以这样初始化一个BP神经网络:
```python
net = MyBPNet(input_size=5, hidden_size=10, output_size=3, hidden_layers=3)
```
这就是一个具有5个输入层、3个隐藏层和3个输出层的BP神经网络。
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