自己定义网络的时候,怎么继承pytorch神经网络的父类
时间: 2023-11-22 13:53:02 浏览: 35
在 PyTorch 中,我们可以通过继承 `nn.Module` 父类来创建自定义的神经网络。这个父类提供了很多用于构建神经网络的方法,比如 `forward()` 方法、`parameters()` 方法等等。
下面是一个简单的例子,展示了如何继承 `nn.Module` 父类来创建一个自定义的神经网络:
```python
import torch.nn as nn
class MyNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MyNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
```
在上面的例子中,我们定义了一个名为 `MyNet` 的神经网络,它继承了 `nn.Module` 父类。在 `__init__()` 方法中,我们定义了两个全连接层,分别是 `fc1` 和 `fc2`。在 `forward()` 方法中,我们先将输入数据 `x` 传入第一个全连接层 `fc1`,然后通过激活函数 `relu` 进行激活,最后再将其传入第二个全连接层 `fc2`,得到最终的输出。
需要注意的是,在 `__init__()` 方法中,我们必须调用 `super().__init__()` 方法来初始化父类。这样才能使用神经网络中的一些基础功能,例如参数管理等。