pytorch搭建神经网络

向右看齐 2021-12-19 21:21 290阅读 0赞

# -*- coding: utf-8 -*-
    #@Time    :2019/6/30 21:07
    #@Author  :XiaoMa
    import torch as t
    from torch import nn
    from torch.autograd import Variable as V
    
    
    #全连接网络
    class Linear(nn.Module):
        def __init__(self,in_features,out_features):
            super(Linear,self).__init__()
            self.w=nn.Parameter(t.randn(in_features,out_features))    #设置参数
            self.b=nn.Parameter(t.randn(out_features))
    
        def forward(self, x):
            tt=t.mm(x,self.w)    #矩阵相乘
            #tt=x.mm(self.w)
            return tt+self.b.expand_as(tt)
    
    layer=Linear(4,3)
    input=V(t.randn(2,4))
    output=layer(input)
    
    print(output)
    
    for name,parameter in layer.named_parameters():    #注意named_parameters()这个方法的使用
        print(name,parameter)
        
    #带有隐层的网络
    class Perception(nn.Module):
        def __init__(self,in_features,hidden_features,out_features):
            nn.Module.__init__(self)    #super(Perception,self).__init__()
            self.layer1=Linear(in_features,hidden_features) #利用之前的Linear子Module
            self.layer2=Linear(hidden_features,out_features)
    
        def forward(self, x):
            x=self.layer1(x)
            x=t.sigmoid(x)
            return self.layer2(x)
    
    perception=Perception(3,4,1)
    for name,param in perception.named_parameters():
        print(name,param)

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