Python torch構建神經網路（基礎）

neu=torch.nn.sequential(  #建立神經網路，儲存到變數中

torch.nn.linear(input_size,hidden_size),
torch.nn.sigmoid(),
torch.nn.linear(hidden_size,output_size),
)

cost=torch.nn.mseloss()

optimizer=torch.optim.sgd(

neu.parameters(),  #神經網路的各項引數，包括權重和偏置
lr=0.01  #學習率
)

#神經網路訓練迴圈

for i in range(2000):
batch_loss=  #記錄每一批的損失
#start和end分別是提取乙個batch上標和下標
for start in range(0, len[x], batch_size):
end=start+batch_size if start+batch_sizexx=variable(torch.floattensor(x[start:end]))  #一批特徵屬性資料
yy=variable(torch.floattensor(y[start:end]))  #一批目標屬性資料
predict=neu(xx)  #模型**
loss=cost(predict,yy)  
optimizer.zero_grad()  #將優化器儲存的哪些引數的梯度設定為0
loss.backward()  #開始反向傳播計算所有梯度值
optimizer.step()  #優化器開始執行一步更新所有的引數
#每隔100步輸出一下損失值（loss）
if i%100==0:
print(i,np.mean(batch_loss))

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