有关“使用Adam优化器,50个epoch和随机初始化嵌入,运行隐藏维度分别为500,300和100的三层前馈神经网络,。“的代码是什么
时间: 2023-02-08 08:14:46 浏览: 62
这个问题的代码可能因具体实现和编程语言而异。下面是一个使用PyTorch框架的Python代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义三层前馈神经网络
class ThreeLayerNet(nn.Module):
def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim1, hidden_dim2, hidden_dim3):
super(ThreeLayerNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(embedding_dim, hidden_dim1)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim1, hidden_dim2)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim2, hidden_dim3)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
# 初始化模型,优化器和损失函数
model = ThreeLayerNet(embedding_dim, 500, 300, 100)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 训练循环
for epoch in range(50):
# 获取输入和标签
inputs, labels = get_data()
# 随机初始化嵌入
model.embedding.weight.data.uniform_(-0.1, 0.1)
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
outputs = model(inputs)
# 计算损失
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
print('Epoch {} Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, loss.item()))
```
请注意,这只是示例代码,可能需要根据实际应用程序进行调整。