解释一下class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(26, 250) self.fc2 = nn.Linear(250, 250) self.fc3 = nn.Linear(250, 250) self.fc4 = nn.Linear(250, 1) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.relu(self.fc3(x)) x = self.fc4(x) return x
时间: 2024-01-04 12:03:43 浏览: 52
这段代码定义了一个名为Net的神经网络模型。它继承自nn.Module类,是PyTorch中构建神经网络模型的基类。
在模型的初始化方法__init__()中,定义了模型的层和激活函数。具体地,模型包含了四个全连接层(nn.Linear):第一个层接受输入大小为26的向量,输出大小为250;接着三个层的输入和输出大小都为250;最后一个层将输入大小为250的向量映射到输出大小为1的标量。激活函数使用了ReLU函数(nn.ReLU())。
在forward()方法中,定义了数据在模型中前向传播的过程。输入x经过每一层后都经过ReLU激活函数进行处理,最后一层的输出作为模型的输出。
这个模型的结构可以表示为:
Input(26) -> fc1(250) -> ReLU -> fc2(250) -> ReLU -> fc3(250) -> ReLU -> fc4(1) -> Output
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