pytorch的一些例子

最新推荐文章于 2025-05-19 16:50:36 发布

Jason__sz

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分类专栏：深度学习 pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jason__sz/article/details/79220151

本文整理了PyTorch中一个简单的两层神经网络训练案例，通过随机生成的数据来优化网络参数，详细内容可在'Learning Pytorch with Examples'中查看。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

整理几个pytorch的简单例子，详见: Learning Pytorch with Examples.

一、构造一个简单的两层神经网络，并使用随机生成的数据训练参数：

import torch
from torch.autograd import Variable

# 构造一个两层的神经网络
class TwoLayerNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self, D_in, H, D_out):
        """
        实例话两个nn.Linear模型然后把他们赋值给成员变量
        """
        super(TwoLayerNet, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(D_in, H)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(H, D_out)

    def forward(self, x):
        """
        在forward中，接受一个Variable作为输入，也必须返回一个Variable作为输出
        """
        h_relu = self.linear1(x).clamp(min=0)
        y_pred = self.linear2(h_relu)
        return y_pred


# N is batch size; D_in is input dimension;
# H is hidden dimension; D_out is output dimension.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

# 产生两个随机张量，并将它们