pytorch學習（六）快速搭建法

在前兩次的學習中搭建一個網絡分爲了兩部分。首先定義該網絡中存在的各層，並設定好每層的參數，然後構建前向傳播關係，這樣才能形成一個有效的網絡架構。例如下面這一簡單的網絡結構。

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)   # hidden layer
        self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)   # output layer

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))      # activation function for hidden layer
        x = self.out(x)
        return x

在這裏將使用一種簡單的搭建方法，可以將上述兩部和起來，那就是使用Sequential，直接按照結構順序排列每一層，並設定每層的參數，這樣就會按照網絡層的順序構建一個網絡。可以打印出來看一下。

net = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(1, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)
print(net)

打印結果如下：

Sequential(
  (0): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)

原來方式構建網絡的網絡結構如下，這裏每一層我們都爲其命名了，所以每一層都有一個名字，而簡單構建法則顯示出了第幾層。

Net(
  (hidden): Linear(in_features=1, out_features=10, bias=True)
  (predict): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True)
)