06-pytorch(快速搭建神经网络)
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import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
n_data = torch.ones(100,2) # 打印[100,2]矩阵的1
# 第一个数据集
x0 = torch.normal(2*n_data,1)
y0 = torch.zeros(100)
# 第二个数据集
x1 = torch.normal(-2*n_data,1)
y1 = torch.ones(100)
# 合并数据集 --> 合并 并改变格式
x = torch.cat((x0,x1),0).type(torch.FloatTensor) # 32位浮点数
y = torch.cat((y0,y1)).type(torch.LongTensor) # 64 位整型
快速定义一个神经网络
net2 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(2,10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10,2)
)
print(net2)
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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