你能帮我写一个神经网络的案例吗
时间: 2023-02-07 18:11:19 浏览: 69
当然可以!我们可以使用 PyTorch 来实现一个简单的神经网络。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
```
然后,我们可以定义输入和输出的大小,以及隐藏层的大小:
```python
input_size = 784 # 输入大小为 28x28 的图像
hidden_size = 256 # 隐藏层有 256 个单元
num_classes = 10 # 输出有 10 类
```
接下来,我们可以定义我们的神经网络模型。这里,我们使用一个简单的全连接神经网络,其中包含两个线性层,分别由输入层、隐藏层和输出层组成:
```python
class Net(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 输入层到隐藏层
self.relu = nn.ReLU() # 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 隐藏层到输出层
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
net = Net(input_size, hidden_size, num_classes)
```
接下来,我们需要选择一种损失函数和优化器。这里,我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降(SGD)优化器:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()