在PyTorch中创建神经网络模型通常需要定义一个继承自torch.nn.Module类的自定义类。下面是一个简单的示例

lewis 2年前 (2023-10-27) 阅读数 7 #技术

在PyTorch中创建神经网络模型通常需要定义一个继承自torch.nn.Module类的自定义类。下面是一个简单的示例：

importtorch
importtorch.nnasnn

classSimpleNN(nn.Module):
def__init__(self):
super(SimpleNN,self).__init__()
self.fc1=nn.Linear(784,128)#定义一个全连接层
self.relu=nn.ReLU()#定义一个激活函数
self.fc2=nn.Linear(128,10)#定义另一个全连接层

defforward(self,x):
x=self.fc1(x)
x=self.relu(x)
x=self.fc2(x)
returnx

在上面的示例中，我们定义了一个简单的神经网络模型SimpleNN，包括两个全连接层和一个ReLU激活函数。__init__方法用于定义模型的结构，forward方法用于定义模型的前向传播过程。

要使用这个模型，可以实例化一个对象并传入输入数据进行前向传播计算：

model=SimpleNN()
input_data=torch.randn(1,784)#创建一个输入数据张量
output=model(input_data)#进行前向传播
print(output)

这样就可以在PyTorch中创建一个简单的神经网络模型了。您可以根据自己的需求定义更复杂的模型结构和前向传播过程。

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在PyTorch中创建神经网络模型通常需要定义一个继承自torch.nn.Module类的自定义类。下面是一个简单的示例

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