torch.nn.functional和torch.nn的区别

时间: 2023-10-21 15:33:05 浏览: 122

Pytorch 搭建分类回归神经网络并用GPU进行加速的例子

分类网络 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 构造数据 n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(3*n_data, 1) x1 = torch.normal(-3*n_data, 1) # 标记为y0=0，y1=1两类标签 y0 = torch.zeros(100) y1 = torch.ones(100) # 通过.cat连接数据 x = torc 在本示例中，我们展示了如何使用PyTorch构建一个分类回归神经网络，并利用GPU进行加速。PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。以下我们将详细解释其中的关键知识点： 1. **数据构造**： - `n_data = torch.ones(100, 2)`：创建一个100行2列的张量，全为1，用于后续数据生成。 - `x0` 和 `x1`：分别生成两个正态分布的数据集，`x0`围绕3倍的`n_data`，`x1`围绕-3倍的`n_data`，它们代表不同的特征分布。 - `y0` 和 `y1`：创建两类标签，0和1，表示两类样本。 - `torch.cat()`：用于连接`x0`和`x1`，以及`y0`和`y1`，形成完整的输入和输出数据。 2. **数据类型转换**： - `.type(torch.FloatTensor)` 和 `.type(torch.LongTensor)`：将数据转换为浮点型和长整型，这是神经网络通常需要的数据类型。 - `.cuda()`：将数据转移到GPU上，以利用其并行计算能力进行加速。 3. **定义神经网络**： - `Net` 类：定义了一个包含两个隐藏层的多层感知机（MLP）。`__init__`方法中定义了线性层，`forward`方法定义了前向传播过程，包括ReLU激活函数和线性输出层。 - `torch.nn.Sequential`：另一种定义网络结构的方式，可以更简洁地创建网络，这里没有使用，但提供了示例代码。 4. **网络参数初始化**： - `net = Net(2, 10, 2)`：实例化网络，输入层2个特征，10个隐藏单元，2个输出类别。 5. **网络迁移至GPU**： - `net.cuda()`：将整个网络迁移到GPU上，使所有计算都在GPU上进行。 6. **优化器配置**： - `torch.optim.SGD`：随机梯度下降优化器，用于更新网络权重。 - `optimizer.zero_grad()`：清零梯度，以便在每次反向传播时重新计算。 - `loss.backward()`：计算损失相对于网络权重的梯度。 - `optimizer.step()`：根据优化器更新权重。 7. **损失函数选择**： - `torch.nn.CrossEntropyLoss`：交叉熵损失函数，适用于多分类问题，这里是我们的二分类任务。 8. **动态可视化**： - `plt.scatter()`：用matplotlib绘制数据点，颜色表示预测类别，用于观察训练过程中的模型性能。 9. **训练循环**： - `for t in range(300)`：执行300次迭代，即训练300个周期。 - `out = net(x)`：前向传播，计算网络输出。 - `loss = loss_func(out, y)`：计算损失。 - `plt.cla()` 清除当前图像，重新绘制预测结果。这个例子展示了如何从头开始构建、训练并可视化一个简单的分类神经网络，同时也演示了如何利用GPU加速训练过程。这只是一个基础的示例，实际应用中可能需要更复杂的网络结构、数据预处理、正则化策略、批量处理和更精细的超参数调优。

torch.nn.functional和torch.nn都是PyTorch深度学习框架中的模块，但它们的主要区别在于功能和用法方面。torch.nn模块主要包含一系列类，用于构建各种神经网络层，例如全连接层、卷积层、循环神经网络等；而torch.nn.functional模块中包含的是一些通过类的方式无法实现的函数，比如ReLU、max_pool、dropout等，可以直接作用于Tensor上。此外，torch.nn中定义的层可以保存内部状态，适合用于需要多次调用的网络，而torch.nn.functional中的函数每次调用都是独立的，适合在单独的网络层中使用。

阅读全文

torch.nn.functional和torch.nn的区别

相关推荐

Pytorch入门：在NLP中的简单应用与自动微分解析

深度学习利器：PyTorch中文完整指南

torch.nn与torch.nn.functional有何关联及差异

import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from layers import GraphConvolution

解释一下代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.utils.data.dataloader as Loader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.op

points = torch.nn.functional.gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'gaussian_filter'这是什么错误

import sys import os.path as osp import time import timm import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as T from torch.utils.data import ConcatDataset import wilds各模块分别是什么功能

import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn

torch.nn.functional

torch.nn和torch.nn.functional的区别

torch.nn.functional和torch.nn

import torch.nn.functional as F ModuleNotFoundError: No module named 'torch.nn.functional'

torch.nn.Linear和torch.nn.functional.relu

torch.nn和torch.nn.functional的关系

import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim

最新推荐

pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比

管理建模和仿真的文件

【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

易语言实现画板图像缩放功能教程

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

c语言从链式队列中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写