net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);

这段代码定义了一个简单的前馈神经网络，包括两个线性层和一个激活函数ReLU。输入层包括784个神经元，输出层包括10个神经元，用于分类任务。init_weights函数是一个权重初始化函数，它通过遍历所有的模块（nn.Linear）来初始化权重。在这里，我们使用正态分布进行初始化，并将标准差设置为0.01。最后，使用apply函数将该函数应用于整个网络。这样，我们就可以在网络训练之前初始化权重。

相关问题

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10))

这是一个简单的神经网络模型，包含两个全连接层和一个ReLU激活函数。输入层是一个Flatten层，将28x28的图片展平成一维向量，长度为784。第一个全连接层有256个神经元，第二个全连接层有10个神经元，输出层的每个神经元代表着对应数字的概率。ReLU激活函数是一个常用的非线性函数，可以增加模型的表达能力。该模型的输入是一张28x28的灰度图像，输出是一个10维度的向量，表示对于10个数字的分类概率。

net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))什么意思

这是一个基于PyTorch的神经网络模型，包含4个层次：

1. Flatten层：将输入的28x28的图片展平成一维向量，即784维的向量。

2. Linear层：输入是784维向量，输出是256维向量，即进行了一次线性变换。

3. ReLU激活层：对256维向量进行非线性变换，采用ReLU激活函数，即max(0,x)。

4. Linear层：输入是256维向量，输出是10维向量，即进行了一次线性变换，最后输出10个类别的概率分布，用于分类任务。