pytorch 快速搭建神經網路

另一種搭建神經網路的方法，並不定義類

#快速搭建乙個神經網路模組

net2=torch.nn.sequential(
#在這個括號裡面一層一層的壘神經元就好了
torch.nn.linear(2,
10),#如果中間有激勵函式，也加進來
torch.nn.relu(),
torch.nn.linear(10,
2))

#定義神經網路主要模組

class
net(torch.nn.module)
:def
__init__
(self,n_features,n_hidden,n_output)
:#feature 是特徵數，hidden是隱變數數
super
(net,self)
.__init__(
)        self.hidden=torch.nn.linear(n_features,n_hidden)
#上為乙個隱藏層的定義，n_featrue指hidden接收的特徵數，n——hedeen為輸出的隱藏狀態數
self.predict=torch.nn.linear(n_hidden,n_output)
#**層，n_hidden為接收的隱藏層數量，n=n_output為回歸**就輸出乙個數量的數
#真正搭建神經網路在這裡
defforward
(self,x)
:        x = f.relu(self.hidden(x)
)        x = self.predict(x)
return x

net(

(hidden)
: linear(in_features=
2, out_features=
10, bias=
true
)(predict)
: linear(in_features=
10, out_features=
2, bias=
true))
sequential((0
): linear(in_features=
2, out_features=
10, bias=
true)(
1): relu()(
2): linear(in_features=
10, out_features=
2, bias=
true
))

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