pytorch分类神经网络
时间: 2023-03-27 21:03:21 浏览: 70
可以回答这个问题。PyTorch 是一个流行的深度学习框架,可以用来构建分类神经网络。分类神经网络是一种常见的深度学习模型,用于将输入数据分为不同的类别。在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 类来定义神经网络模型,使用 nn.CrossEntropyLoss 函数来计算损失,使用优化器如 Adam 或 SGD 来更新模型参数。
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pytorch分类神经网络代码
以下是一个使用 PyTorch 实现的分类神经网络的代码示例:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=.001, momentum=.9)
# 训练网络
for epoch in range(2):
running_loss = .
for i, data in enumerate(trainloader, ):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 200 == 1999:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
running_loss = .
print('Finished Training')
```
希望对你有帮助!
pytorch二分类神经网络
可以使用PyTorch的nn模块来构建二分类神经网络。以下是一个简单的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.sigmoid(x)
x = self.fc2(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
```
这个神经网络有两个输入特征和一个输出,使用了一个线性层和一个sigmoid激活函数来构建隐藏层,然后再使用一个线性层和sigmoid激活函数来构建输出层。