标签：war 传递 elf near bsp style ret image src
两种方法：
1.class定义
程序如下：
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) # hidden layer self.out = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # output layer def forward(self, x): x = F.relu(self.hidden(x)) # activation function for hidden layer，此处的relu相当于F中的一个函数 x = self.out(x) return x
定义了两层神经元，命名分别为hidden和out，激活函数是在前向传递里的F模块里的一个子函数。
2，使用torch.nn中的Sequential定义神经元
net2=torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(2,10), #一层神经层 torch.nn.ReLU(), #加激励函数,relu相当于类 torch.nn.Linear(10,2), )
这里使用的激活函数是torch.nn中的一个Relu类。
另种神经网络构建方法的运行结果为：
标签：war 传递 elf near bsp style ret image src
原文地址：https://www.cnblogs.com/wmy-ncut/p/10177872.html
