-实现forward函数实现对输入数据的操作,在使用时,直接将数据传入model,model会自动执行forward函数,不要直接执行model.forward() class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer = nn.Linear(5, 5) def forward(self, x): x = self.layer(x) return x model =...
,Neural Network,一种非传统但近几年很流行的算法。其用途广泛、功能强大,不幸的是网上介绍神经网络的文章相当分散不成体系(至少简体中文互联网上是这样的),再加之实现神经网络的工具包多且烦杂,其中几个更新速率又极快使得网上本就少见的文档更加“食之无味”(笔者两年前使用tf库时就曾对着一众tf2教学时两眼发呆,...
output = net(input) target = torch.randn(10)# a dummy target, for exampletarget = target.view(1, -1)# make it the same shape as outputcriterion = nn.MSELoss()# 一个简单的损失是:nn.MSELoss计算输入和目标之间的均方误差loss = criterion(output, target)print(loss)print(loss.grad_fn)# ...
torch.Tensor - A multi-dimensional array with support for autograd operations like backward(). Also holds the gradient w.r.t. the tensor. nn.Module - Neural network module. Convenient way of encapsulating parameters, with helpers for moving them to GPU, exporting, loading, etc. nn.Parameter ...
我们创建NeuralNetwork的实例,并将其移动到device,并打印其结构。 代码语言:javascript 复制 model=NeuralNetwork().to(device)print(model)复制代码 代码语言:javascript 复制 NeuralNetwork((flatten):Flatten(start_dim=1,end_dim=-1)(linear_relu_stack):Sequential((0):Linear(in_features=784,out_features=512...
下面我们创建一个NeuralNetwork实例,将其移动到device上,并打印其结构。 model=NeuralNetwork().to(device) print(model) 1. 2. 输出: NeuralNetwork( (linear_relu_stack):Sequential( (0):Linear(in_features=784,out_features=512,bias=True) ...
for name, param in model.named_parameters(): print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]} \n") 1. 2. 3. 4. Model structure: NeuralNetwork( (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (linear_relu_stack): Sequential( ...
在PyTorch中搭建神经网络并使用真实的天气信息预测明天是否会下雨。 预处理 CSV 文件并将数据转换为张量 使用PyTorch 构建神经网络模型 使用损失函数和优化器来训练模型 评估模型并了解分类不平衡的危害 写在前面 在开始构建神经网络之前,首先了解一下几个重要概念。
接下来，构建倦极神经网络模型，使用nn.ModuleList和nn.Sequential类将多个倦极神经元组合成网络。定义FatigueNeuralNetwork类，包含输入层、多个隐藏层和一个输出层，每个隐藏层使用FatigueNeuron神经元，所有隐藏层组合成一个nn.ModuleList。然后，训练倦极神经网络，以二分类问题为例，使用交叉熵损失函数和...
target = Variable(torch.arange(1, 11)) # a dummy target, for example criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) print(loss) 输出结果如下所示: 沿着loss的反向传播方向,依次用.grad_fn属性,就可以得到如下所示的计算图.