神经网络学习--PyTorch学习03 搭建模型
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了神经网络学习--PyTorch学习03 搭建模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
torch.nn
(1)用于搭建网络结构的序列容器:torch.nn.Sequential
models = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(input_data, hidden_layer), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(hidden_layer, output_data) ) from collections import OrderedDict # 使用有序字典 使模块有自定义的名次 models2 = torch.nn.Sequential(OrderedDict([ ("Line1",torch.nn.Linear(input_data, hidden_layer)), ("ReLu1",torch.nn.ReLU()), ("Line2",torch.nn.Linear(hidden_layer, output_data))]) )
(2)线性层:torch.nn.Linear
(3)激活函数:torch.nn.ReLU
(4)损失函数:torch.nn.MSELoss(均方误差函数),troch.nn.L1Loss(平均绝对误差函数),torch.nn.CrossEntropyLoss(交叉熵)
以上是关于神经网络学习--PyTorch学习03 搭建模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
AI 有嘻哈 | 使用 PyTorch 搭建一个会嘻哈的深度学习模型