如何在Gluon中創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

小樊
54
2024-03-26 19:22:42

在Gluon中創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以通過定義一個(gè)繼承自gluon.Block的子類來實(shí)現(xiàn)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

from mxnet.gluon import nn

class SimpleNet(nn.Block):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(SimpleNet, self).__init__(**kwargs)
        with self.name_scope():
            self.fc1 = nn.Dense(128, activation='relu')
            self.fc2 = nn.Dense(10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 創(chuàng)建一個(gè)SimpleNet實(shí)例
net = SimpleNet()

# 打印網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
print(net)

在這個(gè)例子中，我們創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型SimpleNet，包含兩個(gè)全連接層fc1和fc2。forward方法定義了正向傳播的過程，即輸入數(shù)據(jù)x通過fc1和fc2層得到輸出。最后，我們實(shí)例化了SimpleNet類，并打印出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

0 踩