构建一个可微分神经网络的python程序示例
时间: 2023-02-07 12:22:05 浏览: 72
这是一个使用 PyTorch 构建可微分神经网络的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.sigmoid(x)
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
```
这个网络有两个全连接层,第一层有 10 个输入和 5 个输出,第二层有 5 个输入和 1 个输出。你可以通过调用 `net` 的 `forward` 方法来计算网络的输出。
要计算网络的梯度,你可以使用 PyTorch 的自动求导功能。首先,你需要将你的网络的参数设置为可训练的,这样 PyTorch 才会计算它们的梯度。你可以使用 `net.parameters()` 方法来获取网络的参数,然后将它们的 `requires_grad` 属性设置为 `True`。
例如:
```
for param in net.parameters():
param.requires_grad = True
```
然后,你可以使用 PyTorch 的 `backward` 函数来自动计算梯度。例如:
```
# 计算损失
loss = some_loss_function(output, target)
# 反向传播
loss.backward()
```
梯度计算完成后,你可以使用网络的参数的 `grad` 属性来访问它们的梯度。例如,要访
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