Pytorch 之torch.nn初探第3关:非线性--Nonlinearities

本文介绍了PyTorch中的几个关键非线性函数,包括ReLU、Threshold、Sigmoid和Tanh,详细阐述了它们的用途、公式、参数及应用示例,强调了非线性模型在实际应用中的重要性。

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在实际应用中,非线性模型往往比线性模型更加适用,而 torch.nn 中也提供了许多非线性模型供大家使用。让我们一起来看一看吧!

任务描述

请同学们掌握 torch.nn 提供的几个重要的非线性模型,如下所示。由此对数据进行相应的非线性映射,便于之后的处理和应用。

  • ReLU
  • Threshold
  • Sigmoid
  • Tanh

本关任务:

本关提供了一个 Variable 类型的变量input,利用tanh模型对数据进行非线性映射。

相关知识

在编程中,我们常常需要对满足不同条件的数据进行不同的处理,这里我们可以利用非线性模型对数据进行映射以满足要求。

ReLU()

基本形式:

torch.nn.ReLU (inplace=False)

用途:应用 ReLU公式对输入数据进行转换: ReLU (x)=max(0,x)

 

PyTorch是一个基于Python的科学计算库,主要针对深度学习任务。在PyTorch中,torch.nn是一个用于构建神经网络模型的模块。 torch.nn模块提供了一系列神经网络层和函数,方便用户构建自定义的神经网络。用户可以通过继承torch.nn.Module类来定义自己的神经网络模型。torch.nn模块中常用的类包括各种层(例如全连接层、卷积层、池化层和循环层等)、非线性激活函数和损失函数等。 在使用torch.nn模块构建神经网络时,用户需要实现模型的前向传播函数forward()。该函数定义了输入数据在神经网络中的流动方式,即通过层和函数的组合计算输出。在forward()函数中,用户可以使用已定义的层和函数进行计算,也可以实现自定义的操作。 torch.nn模块中的另一个重要概念是参数(parameter)。参数是模型中需要学习的变量,例如网络层的权重和偏置项。用户可以通过在模型中定义torch.nn.Parameter对象来创建参数,并在forward()函数中进行使用。 除了torch.nn模块外,PyTorch提供了其他的工具和模块来辅助神经网络的训练和优化过程。例如torch.optim模块包含了各种优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adam等,用于更新模型中的参数。torch.utils.data模块提供数据处理和加载的工具,方便用户使用自己的数据训练模型。 总之,torch.nn模块是PyTorch中用于构建神经网络模型的重要组成部分。通过使用torch.nn的各种类和函数,用户可以方便地创建自己想要的神经网络结构,并利用PyTorch强大的计算能力和优化算法来训练和优化模型。
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