pytorch 简易神经网络
时间: 2023-10-22 20:06:00 浏览: 91
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PyTorch提供了一种简洁的方式来构建神经网络,即使用torch.nn.Sequential类。这个类是torch.nn中的一种序列容器,它可以通过嵌套多个实现具体功能的类来构建神经网络模型[1]。
在torch.nn.Sequential中,我们可以按照顺序添加各个层和操作。例如,我们可以使用torch.nn.Linear类完成输入层到隐藏层的线性变换,并使用torch.nn.ReLU类作为激活函数,最后再添加另一个torch.nn.Linear类完成隐藏层到输出层的线性变换。下面是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
input_data = 10
hidden_layer = 20
output_data = 5
model = nn.Sequential(
nn.Linear(input_data, hidden_layer),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_layer, output_data)
)
# 这段代码定义了一个简单的神经网络,包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层,其中输入数据的维度为10,隐藏层的维度为20,输出数据的维度为5。
print(model)
```
在上面的示例中,我们首先导入了torch和torch.nn模块,然后定义了输入数据的维度为10,隐藏层的维度为20,输出数据的维度为5的神经网络模型。接着使用nn.Sequential类按照顺序添加了三个层,包括一个线性层和两个线性层之间的ReLU激活函数。最后,我们打印出了这个模型的结构。
需要注意的是,这个示例只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求来修改神经网络的结构和参数。希望这个示例能对你有所帮助。
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