神经网络入门实战:(九)分类问题 → 神经网络模型搭建模版和训练四步曲

(一) 神经网络模型搭建官方文档

每一层基本都有权重和偏置,可以仔细看官方文档。

pytorch 官网的库:torch.nn --- PyTorch 2.5 documentation

  • Containers库:用来搭建神经网络框架(包含所有的神经网络的框架);
  • ++特征提取:++
    • Convolution Layers:用来搭建卷积层;
    • Pooling layers:用来搭建池化层;
    • Padding Layers:用来搭建填充层;
  • ++分类:++
    • Linear Layers:用来搭建全连接层。

(二) 神经网络模型模版(Containers库中的nn.Module)

在写代码的过程中,通常会把神经网络定义成一个类(class),其模版就如下所示:

python 复制代码
# 我们的模型类应该继承自nn.Module,这是所有神经网络模块的基类。
# 每个模型类中,都必须要定义以下两个
class LinearModel(torch.nn.Module): # 其中nn是神经网络neural network的缩写
    def __init__(self): # 构造函数,初始化对象时调用的函数,名字也不能变
        super(LinearModel,self).__init__() # 直接写super().__init__()也行
        self.linear = torch.nn.Linear(1,1)
    def forward(self, x): # 前向传播函数,就必须要叫这个名字,因为 nn.Module 类的call方法里调用了名为forward函数
        y_pred = self.linear(x)
        return y_pred
model = LinearModel()

# 其中反向传播的计算,是自动进行的,所有继承自Module的类,都如此。

示例:

python 复制代码
import torch
from torch import nn

class testNet(nn.Module):
	def __init__(self):
		super(testNet, self).__init__()

	def forward(self, input):
		output = input + 4
		return output

first_net = testNet()
x = torch.tensor(1.0)
output = first_net(x) # 因为 nn.Module 类的call方法里调用了名为forward函数,所以这里可以直接将实例当做函数使用。
print(output)
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 运行结果
tensor(5.)

(三) 神经网络训练套路(四部曲)

其中的损失函数、优化器,以及训练循环体后面会详细讲解

准备数据集 → 设计模型 → 创建损失函数和优化器 → 写训练循环体。

以逻辑回归为例:


上一篇 下一篇
神经网络入门实战(八) 神经网络入门实战(十)
相关推荐
说私域17 小时前
基于开源AI大模型AI智能名片S2B2C商城小程序的参与感构建研究
人工智能·小程序·开源
码蛊仙尊17 小时前
2025计算机视觉新技术
人工智能·计算机视觉
西猫雷婶17 小时前
scikit-learn/sklearn学习|广义线性回归损失函数的基本表达式
深度学习·神经网络·学习·机器学习·线性回归·scikit-learn·概率论
星空的资源小屋17 小时前
网易UU远程,免费电脑远程控制软件
人工智能·python·pdf·电脑
IMER SIMPLE17 小时前
人工智能-python-深度学习-神经网络-MobileNet V1&V2
人工智能·python·深度学习
njxiejing17 小时前
Pandas数据结构(DataFrame,字典赋值)
数据结构·人工智能·pandas
盼小辉丶17 小时前
TensorFlow深度学习实战(37)——深度学习的数学原理
人工智能·深度学习·tensorflow
GEO_YScsn17 小时前
计算机视觉 (CV) 基础:图像处理、特征提取与识别
图像处理·人工智能·计算机视觉
金井PRATHAMA17 小时前
超越模仿,探寻智能的本源:从人类认知机制到下一代自然语言处理
人工智能·自然语言处理·知识图谱
l1t18 小时前
我改写的二分法XML转CSV文件程序速度追上了张泽鹏先生的
xml·c语言·人工智能·算法·expat