关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

站长资源 2024/11/25 佚名

2 0 1

pytorch搭建神经网络是很简单明了的，这里介绍两种自己常用的搭建模式：

import torch
import torch.nn as nn

first：

class NN(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(NN,self).__init__()
  self.model=nn.Sequential(
   nn.Linear(30,40),
   nn.ReLU(),
   nn.Linear(40,60),
   nn.Tanh(),
   nn.Linear(60,10),
   nn.Softmax()
  )
  self.model[0].weight.data.uniform_(-3e-3, 3e-3)
  self.model[0].bias.data.uniform(-1,1)
 def forward(self,states):
  return self.model(states)

这一种是将整个网络写在一个Sequential中，网络参数设置可以在网络搭建好后单独设置：self.model[0].weight.data.uniform_(-3e-3,3e-3)，这是设置第一个linear的权重是（-3e-3，3e-3）之间的均匀分布,bias是-1至1之间的均匀分布。

second：

class NN1(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(NN1,self).__init__()
  self.Linear1=nn.Linear(30,40)
  self.Linear1.weight.data.fill_(-0.1)
  #self.Linear1.weight.data.uniform_(-3e-3,3e-3)
  self.Linear1.bias.data.fill_(-0.1)
  self.layer1=nn.Sequential(self.Linear1,nn.ReLU())

  self.Linear2=nn.Linear(40,60)
  self.layer2=nn.Sequential(self.Linear2,nn.Tanh())

  self.Linear3=nn.Linear(60,10)
  self.layer3=nn.Sequential(self.Linear3,nn.Softmax())


 def forward(self,states):
  return self.model(states)

网络参数的设置可以在定义完线性层之后直接设置如这里对于第一个线性层是这样设置：self.Linear1.weight.data.fill_(-0.1),self.Linear1.bias.data.fill_(-0.1)。

你可以看一下这样定义完的参数的效果：

Net=NN()
print("0:",Net.model[0])
print("weight:",type(Net.model[0].weight))
print("weight:",type(Net.model[0].weight.data))
print("bias",Net.model[0].bias.data)
print('1:',Net.model[1])
#print("weight:",Net.model[1].weight.data)
print('2:',Net.model[2])
print('3:',Net.model[3])
#print(Net.model[-1])

Net1=NN1()

print(Net1.Linear1.weight.data)

输出：

0: Linear (30 -> 40)
weight: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
weight: <class 'torch.FloatTensor'>
bias 
-0.6287
-0.6573
-0.0452
 0.9594
-0.7477
 0.1363
-0.1594
-0.1586
 0.0360
 0.7375
 0.2501
-0.1371
 0.8359
-0.9684
-0.3886
 0.7200
-0.3906
 0.4911
 0.8081
-0.5449
 0.9872
 0.2004
 0.0969
-0.9712
 0.0873
 0.4562
-0.4857
-0.6013
 0.1651
 0.3315
-0.7033
-0.7440
 0.6487
 0.9802
-0.5977
 0.3245
 0.7563
 0.5596
 0.2303
-0.3836
[torch.FloatTensor of size 40]

1: ReLU ()
2: Linear (40 -> 60)
3: Tanh ()

-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
   ...    ⋱    ...   
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
[torch.FloatTensor of size 40x30]


Process finished with exit code 0

这里要注意self.Linear1.weight的类型是网络的parameter。而self.Linear1.weight.data是FloatTensor。

以上这篇关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

pytorch,全连接,神经网络

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！

评论“关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解”

暂无评论...

www.wwsws.com 伏龙阁资源网

39,976影音资源

44,792技术资源

21,817软件资源

651,128站长资源

更新日志

2024年11月25日

关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解

np.random.seed() 的使用详解

评论“关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解”

更新日志

友情链接