神经网络的基本骨架--nn,module的使用
B站小土堆视频学习笔记
官网Module介绍
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module
Python父类子类继承关系
前向神经网络
前向传播
与之对应的还有反向传播
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pycharm快捷键重写类方法
code-->Generate-->override Methods-->init 重写init方法
code
py
import torch
from torch import nn
class my_neural_network(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self, input):
output = input + 1
return output
my_net = my_neural_network()
# x = torch.Tensor(1.0) # TypeError: new(): data must be a sequence (got float)
x = torch.tensor(1.0)
output = my_net(x)
print(output)
debug
torch.tensor和torch.Tensor的区别
torch.tensor是方法,可以将参数转换为tensor数据类型,输入可以是序列【列表】、元组、ndarray,也可以是单独一个数等多种数据类型
torch.Tensor是一个类 输入参数需要是一个序列比如列表