模型搭建和参数优化

最新推荐文章于 2025-03-25 19:33:32 发布

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最新推荐文章于 2025-03-25 19:33:32 发布 · 606 阅读

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#pytorch #深度学习 #optim

本文介绍了使用PyTorch的torch.nn模块搭建神经网络，包括Sequential、Linear、ReLU等组件，以及MSELoss、L1Loss、CrossEntropyLoss等损失函数。接着讨论了torch.optim包，以Adam优化器为例，展示了自动化参数优化的过程，强调了优化方法对模型训练效果的重要性。

1.torch.nn

上一篇中我们使用到了variable时，创建的类继承的就是nn中的module，torch.nn包提供了很多神经网络中具体功能相关的类，下面我们使用nn来简化之前的代码

刚开始的参数定义变化不大

import torch
from torch.autograd import Variable
batch_n=100
input_data=1000
hidden_layer=100
output_data=10

x=Variable(torch.randn(batch_n,input_data),requires_grad=False)
y=Variable(torch.randn(hidden_layer,output_data),requires_grad=False)

相比之下定义两层网络的代码被删减了，因为后面会自适应权重网络

model=torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(input_data,hidden_layer),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(hidden_layer,output_data))

在这里sequential里的内容就是我们搭建的网络结构，首先通过linear完成输入到隐藏层的线性变换，然后使用ReLU作为激活函数，再使用linear完成隐藏层到输出层的线性变换，其中：

1.1 sequential

torch.nn.Sequential是nn中的一种序列容器，通过在容器中嵌套具体功能的类实现模型网络的搭建，参数会按照我们定义好的序列自动传递下去，如果将容器中的各个部分看作不同的模块的话，这些模块可以自由组合，模块加入有两种方式，一种就是向上面的直接嵌套，另一种就是以orderdict有序字典的方式进行传入，第一种默认用从零开始的数字序列作为代号，而第二种每个模块有我们自己定义的名字

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