pytorch类的初始化
时间: 2023-10-21 16:00:40 浏览: 162
在 PyTorch 中,我们可以通过定义一个类来创建一个神经网络模型。类的初始化方法(`__init__`)是用来初始化网络结构和参数的。下面是一个简单的示例:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
```
在这个示例中,我们定义了一个名为 `MyModel` 的类,并传入了三个参数:`input_size`(输入层的大小)、`hidden_size`(隐藏层的大小)和 `output_size`(输出层的大小)。
在 `__init__` 中,我们使用 `nn.Linear` 来定义了两个线性层 `fc1` 和 `fc2`,并将它们存储在类的成员变量中。我们还定义了一个 ReLU 激活函数 `relu`。
在 `forward` 方法中,我们使用了定义好的网络结构进行前向传递。我们首先将输入 `x` 传入第一个线性层 `fc1` 中,然后应用 ReLU 激活函数,最后将输出传入第二个线性层 `fc2` 中并返回输出。
通过这种方式,我们可以轻松地定义和初始化神经网络模型。
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