关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解_python

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全限定名有绝对路径的意思,比如一个文件file的存放路径,其绝对路径可能是/usr/local/sbin/file这个名词也用在其他地方,比如Java类包的定名:com.cttic.xw,从最原始最上层的地方援引到具体的对象,这就是全限定名了www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

pytorch搭建神经网络是很简单明了的,这里介绍两种自己常用的搭建模式:

全房间洞就是这个闭合的范围(由梁或墙围起百)内没有楼板。一旦设置度全房间洞,则不能再设置与楼板相关的任何属性,包括板厚,高差,荷载等。在工程建模中,当实专际上不存在楼板,或者不考虑

import torchimport torch.nn as nn

word中全选之后去除部分选择,可借助Ctrl和Shift键实现。方法步骤如下: 1、打开需要操作的WORD文档,通过Ctrl+A全选相关文本。2、按住Shift键不放,点击需要取消选中的文本前方,发现其后所有

first:

印刷机型中全开机、对开机、四开、六开、八开机,这类叫法是按印刷机的印刷纸张大小来区分的。全开,对开,四开,六开,八开所代表的尺寸一般以大度纸张的尺寸来衡量,全开为889*1194,对开889*

class NN(nn.Module): def __init__(self): super(NN,self).__init__() self.model=nn.Sequential( nn.Linear(30,40), nn.ReLU(), nn.Linear(40,60), nn.Tanh(), nn.Linear(60,10), nn.Softmax() ) self.model[0].weight.data.uniform_(-3e-3, 3e-3) self.model[0].bias.data.uniform(-1,1) def forward(self,states): return self.model(states)

检查介绍:TORCH是指一组病原体:To即刚地弓形虫,R即风疹病毒,C即巨细胞病毒,H即单纯疱疹病毒。临床意义:本检查常作为妇女怀孕期生殖道感染的常规检查项目。1.弓形虫感染 弓形虫感染是一种人

这一种是将整个网络写在一个Sequential中,网络参数设置可以在网络搭建好后单独设置:self.model[0].weight.data.uniform_(-3e-3,3e-3),这是设置第一个linear的权重是(-3e-3,3e-3)之间的均匀分布,bias是-1至1之间的均匀分布。

!DOCTYPE html> Title script> 全选 取消全选 (document).ready(function(){ (\"#btn\").click(function(){ (\":checkbox\").attr(\"checked

second:

class NN1(nn.Module): def __init__(self): super(NN1,self).__init__() self.Linear1=nn.Linear(30,40) self.Linear1.weight.data.fill_(-0.1) #self.Linear1.weight.data.uniform_(-3e-3,3e-3) self.Linear1.bias.data.fill_(-0.1) self.layer1=nn.Sequential(self.Linear1,nn.ReLU()) self.Linear2=nn.Linear(40,60) self.layer2=nn.Sequential(self.Linear2,nn.Tanh()) self.Linear3=nn.Linear(60,10) self.layer3=nn.Sequential(self.Linear3,nn.Softmax()) def forward(self,states): return self.model(states)

网络参数的设置可以在定义完线性层之后直接设置如这里对于第一个线性层是这样设置:self.Linear1.weight.data.fill_(-0.1),self.Linear1.bias.data.fill_(-0.1)。

你可以看一下这样定义完的参数的效果:

Net=NN()print("0:",Net.model[0])print("weight:",type(Net.model[0].weight))print("weight:",type(Net.model[0].weight.data))print("bias",Net.model[0].bias.data)print('1:',Net.model[1])#print("weight:",Net.model[1].weight.data)print('2:',Net.model[2])print('3:',Net.model[3])#print(Net.model[-1])Net1=NN1()

print(Net1.Linear1.weight.data)

输出:

0: Linear (30 -> 40)weight: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>weight: <class 'torch.FloatTensor'>bias -0.6287-0.6573-0.0452 0.9594-0.7477 0.1363-0.1594-0.1586 0.0360 0.7375 0.2501-0.1371 0.8359-0.9684-0.3886 0.7200-0.3906 0.4911 0.8081-0.5449 0.9872 0.2004 0.0969-0.9712 0.0873 0.4562-0.4857-0.6013 0.1651 0.3315-0.7033-0.7440 0.6487 0.9802-0.5977 0.3245 0.7563 0.5596 0.2303-0.3836[torch.FloatTensor of size 40]1: ReLU ()2: Linear (40 -> 60)3: Tanh ()-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000 ... ⋱ ... -0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000[torch.FloatTensor of size 40x30]Process finished with exit code 0

这里要注意self.Linear1.weight的类型是网络的parameter。而self.Linear1.weight.data是FloatTensor。

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