X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(housing_data,boston.target,random_state=1,test_size=0.1)classNet(torch.nn.Module):def__init__(self,n_feature,n_output):super(Net,self).__init__()self.hidden=torch.n
self.fc3:最后一个全连接层,具有10个神经元,对应于CIFAR-10数据集中的10个类别。 class Net(nn.Module)::这里定义了一个名为Net的神经网络类,它继承自nn.Module,这是PyTorch中构建神经网络的标准方式。 def __init__(self)::这是模型的初始化方法,用于定义模型的各个层和参数。 def forward(self, x)::...
classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(1,1)defforward(self,x):x=self.fc1(x)returnx 该网络包含一个全连接层,具有一个输入和一个输出。现在,该层(从技术上讲是神经元/权重组合)针对输入,将输出Ax + b([权重 * 输入] +偏差),此时它完全是线...
1.先定义网络:写网络Net的Class,声明网络的实例net=Net(), 2.定义优化器 optimizer=optim.xxx(net.parameters(),lr=xxx), 3.再定义损失函数(自己写class或者直接用官方的,compute_loss=nn.MSELoss()或者其他。 4.在定义完之后,开始一次一次的循环: ①先清空优...
classNet(nn.Module): def__init__(self): super(Net,self).__init__() # 卷积层 (32x32x3的图像) self.conv1=nn.Conv2d(3,16,3,padding=1) # 卷积层(16x16x16) self.conv2=nn.Conv2d(16,32,3,padding=1) # 卷积层(8x8x32)
class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 2) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 创建一个数据集 data = torch.randn(100, 10) ta...
1.LeNet5(size: 32 * 32 * 3)[1] 图1. 如图1.还原代码 加入nn.BatchNorm2d(),使其精度上升,当然为了完全复现,你们可以忽略掉nn.BatchNorm2d(),将其从代码中删除。 可根据数据集类别自行调整最后一层连接层的输出 fromtorchimportnnfromtorch.cuda.ampimportautocastclasslenet5(nn.Module):# cifar: 10...
除了Dropout这一常用的正则化机制外,主要的正则化方法包括三种类型:L1正则化(也称为Lasso正则化)通过将所有权重的绝对值添加到损失函数中实现;L2正则化(也称为Ridge正则化)通过将所有权重的平方值添加到损失函数中实现;ElasticNet正则化则以加权方式组合L1和L2正则化。
class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, 3, 1, 2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2, 2) ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, 16, 5), ...
import torch from torch import nn class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() # 使用父类的方法初始化子类 self.linear1 = torch.nn.Linear(96, 1024) # [96,1024] self.relu1 = torch.nn.ReLU(True) self.batchnorm1d_1 = torch.nn.BatchNorm1d(1024)...