Torch如何定義一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

小樊
87
2024-03-29 11:49:57

在Torch中定義一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以使用nn模塊。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型定義示例：

require 'nn'

-- 定義一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
model = nn.Sequential()
model:add(nn.Linear(10, 20)) -- 輸入層到隱藏層的線(xiàn)性變換，輸入10個(gè)神經(jīng)元，輸出20個(gè)神經(jīng)元
model:add(nn.ReLU()) -- 激活函數(shù)，此處使用ReLU
model:add(nn.Linear(20, 1)) -- 隱藏層到輸出層的線(xiàn)性變換，輸入20個(gè)神經(jīng)元，輸出1個(gè)神經(jīng)元

-- 打印模型結(jié)構(gòu)
print(model)

在這個(gè)示例中，我們定義了一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括一個(gè)包含兩個(gè)線(xiàn)性層和一個(gè)ReLU激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們首先使用nn.Sequential()創(chuàng)建一個(gè)序列化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，然后使用add()方法逐層添加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。最后，我們打印模型結(jié)構(gòu)，以查看各層的連接關(guān)系。

您可以根據(jù)自己的需求進(jìn)一步調(diào)整和定制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

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