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
张较瘦_1 小时前
[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 需求获取访谈中LLM生成跟进问题研究:来龙去脉与创新突破
论文阅读·人工智能
一 铭2 小时前
AI领域新趋势:从提示(Prompt)工程到上下文(Context)工程
人工智能·语言模型·大模型·llm·prompt
麻雀无能为力6 小时前
CAU数据挖掘实验 表分析数据插件
人工智能·数据挖掘·中国农业大学
时序之心6 小时前
时空数据挖掘五大革新方向详解篇!
人工智能·数据挖掘·论文·时间序列
.30-06Springfield6 小时前
人工智能概念之七:集成学习思想(Bagging、Boosting、Stacking)
人工智能·算法·机器学习·集成学习
说私域7 小时前
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究
人工智能·小程序·开源
永洪科技7 小时前
永洪科技荣获商业智能品牌影响力奖,全力打造”AI+决策”引擎
大数据·人工智能·科技·数据分析·数据可视化·bi
shangyingying_17 小时前
关于小波降噪、小波增强、小波去雾的原理区分
人工智能·深度学习·计算机视觉
书玮嘎8 小时前
【WIP】【VLA&VLM——InternVL系列】
人工智能·深度学习
猫头虎9 小时前
猫头虎 AI工具分享:一个网页抓取、结构化数据提取、网页爬取、浏览器自动化操作工具:Hyperbrowser MCP
运维·人工智能·gpt·开源·自动化·文心一言·ai编程