pytorch怎么得到神经网络输出
时间: 2023-07-07 08:08:51 浏览: 42
在 PyTorch 中,要得到神经网络的输出,需要进行如下操作:
1. 将输入数据传入神经网络模型中。
2. 调用模型的 forward() 方法,对输入数据进行前向传播,得到输出。
3. 根据需要对输出进行后续处理,比如取最大值或者计算损失函数。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
# 定义神经网络模型
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型实例并传入输入数据
net = Net()
input_data = torch.randn(1, 10)
# 调用 forward() 方法进行前向传播,得到输出数据
output = net(input_data)
print(output)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个简单的两层全连接神经网络模型。然后创建了一个模型实例 net,并将输入数据 input_data 传入模型中。最后调用模型的 forward() 方法进行前向传播,得到输出数据 output。