利用nn.BatchNorm1d()在第一,二隐藏层加入批量归一化函数
时间: 2024-03-06 12:46:18 浏览: 24
好的,针对你的要求,我可以给出以下示例代码来在第一、二隐藏层中添加批量归一化函数:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=100, out_features=50)
self.bn1 = nn.BatchNorm1d(num_features=50)
self.fc2 = nn.Linear(in_features=50, out_features=20)
self.bn2 = nn.BatchNorm1d(num_features=20)
self.fc3 = nn.Linear(in_features=20, out_features=10)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.bn1(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = self.bn2(x)
x = nn.functional.relu(x)
x = self.fc3(x)
return x
```
在这个示例中,我们定义了一个三层的全连接神经网络,其中第一隐藏层和第二隐藏层都添加了批量归一化函数。在 forward 函数中,我们首先使用第一层全连接层进行计算,然后将其输入到批量归一化函数中,再进行 ReLU 激活函数的计算,然后再将其输入到第二层全连接层进行计算,再将其输入到第二个批量归一化函数中,再进行 ReLU 激活函数的计算,最后将其输入到输出层进行计算。