Layer: linear_relu_stack.2.bias | Size: torch.Size([512]) | Values : tensor([-0.0011, -0.0219], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward>) Layer: linear_relu_stack.4.weight | Size: torch.Size([10, 512]) | Values : tensor([[ 0.0128, -0.0335, -0.0053, ..., -0.0127, ...
这个tensor由于是我们输入数据的二维tensor,首先会被flatten成一个一维的tensor以便于我们的网络进行处理,接着让这个一维tensor通过网络linear_relu_stack.他就会被我们init中定义的该网络依次的处理。这里需要注意的是,任何nn,Module类的网络,包括我们继承的和内置的(例如linear),都提供一个便利的语法糖,即不需要显式的...
(flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (linear_relu_stack): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=...
self.linear_relu_stack=nn.Sequential( nn.Linear(28*28,512), nn.ReLU(), nn.Linear(512,512), nn.ReLU(), nn.Linear(512,10), ) defforward(self,x): x=x.flatten(1) logits=self.linear_relu_stack(x) returnlogits 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ...
logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork() 超参数 定义三个超参数 Epochs数:数据集迭代次数 Batch size:单次训练样本数 Learning Rate:学习速度 优化循环 接下来,我们进行多轮的优化,每轮叫一个epoch 每个epoch包含两部分,训练loop和验证/测试loop Loss Function PyTorch提供常见...
nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), ) def forward(self, x): x = self.flatten(x)#flatten()是对多维数据的降维函数 logits = self.linear_relu_stack(x) return logits 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
在回过头来看__init__,flatten变量是直接用 nn.Flatten 赋值,这个会在下半部分中讲到,linear_relu_stack,则是我们常说的网络结构了,可以看到是三层的Linear夹着两层的ReLU。 定义好类,就可以创建实例(对象)了。就简简单单调用默认构造函数NeuralNetwork(),就得到了网络的实例。然后将其移至上面找到的设备中,在...
linear_relu_stack(x) return logits 复制代码 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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = NeuralNetwork().to(device) print(model) 复制代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 NeuralNetwork( (flatten): ...
self.l1 = torch.nn.Linear(28 * 28, 10)defforward(self, x):return torch.relu(self.l1(x.view(x.size(0),-1)))defmy_loss(self, y_hat, y):return F.cross_entropy(y_hat, y)deftraining_step(self, batch, batch_nb):x, y= batch y_hat = self.forward(x)return {'loss': self....
: super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = Flatten() self.linear_relu_stack = Sequential( Linear(28 * 28, 512), ReLU(), Linear(512, 512), ReLU(), Linear(512, 10), ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self....