pytorch快速搭建神经网络_Sequential

你的名字 2021-05-12 11:49 700阅读 0赞

#### 之前用`Class类`来搭建神经网络 ####

class Neuro_net(torch.nn.Module):
        """神经网络"""
        def __init__(self, n_feature, n_hidden_layer, n_output):
            super(Neuro_net, self).__init__()
            self.hidden_layer = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden_layer)
            self.output_layer = torch.nn.Linear(n_hidden_layer, n_output)
    
        def forward(self, input):
            hidden_out = torch.relu(self.hidden_layer(input))
            out = self.output_layer(hidden_out)
            return out
        
        
    net = Neuro_net(2, 10, 2)
    print(net)

##### class类图结构： #####

![在这里插入图片描述][20200323170106633.png]

### 使用`torch.nn.Sequential()` 快速搭建神经网络 ###

net = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(2, 10),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(10, 2)
    )
    print(net)

##### Sequential图结构 #####

![在这里插入图片描述][20200323170113796.png]

### 总结： ###

*  我们可以发现，使用`torch.nn.Sequential`会自动加入激励函数, 但是 class类net 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的
 *  使用class类中的`torch.nn.Module`，我们可以根据自己的需求改变传播过程
 *  如果你需要快速构建或者不需要过多的过程，直接使用`torch.nn.Sequential`吧

[20200323170106633.png]: /images/20210511/7f2f4e796e1f4ab9845766098ecd6746.png
[20200323170113796.png]: /images/20210511/9fda3c506f734f11856f51ecbb702f72.png

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