pytorch c++ 全连接网络

最新推荐文章于 2025-09-19 07:16:56 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-19 07:16:56 发布 · 788 阅读

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本文展示了一个使用PyTorch库构建的简单神经网络模型，包括两层全连接层和激活函数，通过随机生成的数据进行前向传播演示。代码中包含了网络结构定义、数据生成及前向传播过程。

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代码

#include <torch/script.h>
#include <ATen/ATen.h>

#include <torch/nn/module.h>
#include <torch/nn/modules/functional.h>
#include <torch/nn/modules/linear.h>
#include <torch/nn/modules/sequential.h>
#include <torch/optim.h>
#include <torch/types.h>
#include <torch/utils.h>

#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <functional>
#include <iostream>
#include <memory>
#include <random>
#include <vector>

using namespace std;
using namespace at;
using namespace torch::nn;
using namespace torch::optim;


torch::Tensor test_net(torch::Tensor input){
    Sequential model(
        Linear(2,8),
        Functional(torch::sigmoid),
        Linear(8,1),
        Functional(torch::sigmoid));
    return model->forward(input);
}


int main(int argc, const char* argv[])
{

    torch::Tensor img = torch::randn({10,2});
    std::cout << img.sizes() << endl;

    auto out = test_net(img);
    std::cout << out.sizes() << endl;

    std::cout<< "ok\n";
    return 1;
}

编译