大橙子网站建设,新征程启航
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这篇文章主要介绍了如何使用pytorch的nn.Module构造简单全链接层,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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1、先定义一个类Linear,继承nn.Module
import torch as t from torch import nn from torch.autograd import Variable as V class Linear(nn.Module): '''因为Variable自动求导,所以不需要实现backward()''' def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__() self.w = nn.Parameter( t.randn( in_features, out_features ) ) #权重w 注意Parameter是一个特殊的Variable self.b = nn.Parameter( t.randn( out_features ) ) #偏值b def forward( self, x ): #参数 x 是一个Variable对象 x = x.mm( self.w ) return x + self.b.expand_as( x ) #让b的形状符合 输出的x的形状
2、验证一下
layer = Linear( 4,3 ) input = V ( t.randn( 2 ,4 ) )#包装一个Variable作为输入 out = layer( input ) out
#成功运行,结果如下:
tensor([[-2.1934, 2.5590, 4.0233], [ 1.1098, -3.8182, 0.1848]], grad_fn=
下面利用Linear构造一个多层网络
class Perceptron( nn.Module ): def __init__( self,in_features, hidden_features, out_features ): super().__init__() self.layer1 = Linear( in_features , hidden_features ) self.layer2 = Linear( hidden_features, out_features ) def forward ( self ,x ): x = self.layer1( x ) x = t.sigmoid( x ) #用sigmoid()激活函数 return self.layer2( x )
测试一下
perceptron = Perceptron ( 5,3 ,1 ) for name,param in perceptron.named_parameters(): print( name, param.size() )
输出如预期:
layer1.w torch.Size([5, 3]) layer1.b torch.Size([3]) layer2.w torch.Size([3, 1]) layer2.b torch.Size([1])
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“如何使用pytorch的nn.Module构造简单全链接层”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司,关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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