莫烦pytorch学习笔记（七）——快速搭建法-优快云博客

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本文介绍两种在Torch中快速搭建神经网络的方法。一种是通过继承torch.nn.Module并自定义forward方法，另一种是使用torch.nn.Sequential简化搭建过程。后者更简洁，适合不需要复杂前向传播过程的场景。

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建造第一个神经网络——快速搭建法

1.要点

Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快。本篇博客我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络。

2.快速搭建

之前写神经网络时用到的步骤，我们用net代表这种方式搭建的神经网络。

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x

net1 = Net(1, 10, 1)   # 这是我们用这种方式搭建的 net1

我们用class继承了一个torch中的神经网络结构，然后对其进行了修改，下面还有更快的一招，用一句话概括上面的所有内容。

net2 = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(1, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

对比两者的结构：

print(net1)
"""
Net (
  (hidden): Linear (1 -> 10)
  (predict): Linear (10 -> 1)
)
"""
print(net2)
"""
Sequential (
  (0): Linear (1 -> 10)
  (1): ReLU ()
  (2): Linear (10 -> 1)
)
"""

我们会发现 net2 多显示了一些内容, 这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了, 但是 net1 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了, 相比 net2, net1 的好处就是, 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程, 比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程, 相信 net2 这种形式更适合你。