PyTorch-Sequential網絡快速搭建法

PyTorch-Sequential網絡快速搭建法

硬件：NVIDIA-GTX1080

軟件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1

一、基礎知識

1、torch.nn.Sequential()方法與class Net方法有相同功效，且Sequential方法更簡單明瞭！

2、以Linear關係分類爲例（https://blog.csdn.net/samylee/article/details/90719918）

二、代碼展示

class Net(torch.nn.Module):  # 繼承 torch 的 Module
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()     # 繼承 Module 的 __init__ 功能
        # 定義每層用什麼樣的形式
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # 隱藏層線性輸出, type(hidden) = torch.nn.modules.linear.Linear(一個類)
        self.output = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # 輸出層線性輸出, type(predict) = torch.nn.modules.linear.Linear(一個類)
 
    def forward(self, x):   # 這同時也是 Module 中的 forward 功能
        # 正向傳播輸入值, 神經網絡分析出輸出值
        x = Func.relu(self.hidden(x))      # 激勵函數(隱藏層的線性值) self.hidden.forward(x), 其中forward被隱藏，因爲使用了繼承，父類中有@內置
        x = self.output(x)             # 輸出值 self.predict.forward(x), 其中forward被隱藏
        return x
        
#net = Net(n_feature=2, n_hidden=10, n_output=2)
        
net = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(2, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 2)
)
 
# print(net)  # net 的結構

三、參考：

https://morvanzhou.github.io/

 

任何問題請加唯一QQ2258205918（名稱samylee）！