原文:PyTorch搭建神经网络模型的4种方法

PyTorch有多种方法搭建神经网络,下面识别手写数字为例,介绍 种搭建神经网络的方法。 方法一:torch.nn.Sequential torch.nn.Sequential类是torch.nn中的一种序列容器,参数会按照我们定义好的序列自动传递下去。 import torch.nn as nn class Net nn.Module : def init self : super Net, s ...

2020-05-02 12:19 0 1135 推荐指数:

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常用的神经网络模型pytorch实现(一)

BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle,主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要 ...

Wed Sep 02 20:06:00 CST 2020 0 1378
pytorch(二) 自定义神经网络模型

一、nn.Modules 我们可以定义一个模型,这个模型继承自nn.Module类。如果需要定义一个比Sequential模型更加复杂的模型,就需要定义nn.Module模型。 定义了__init__和 forward 两个方法,就实现了自定义的网络模型。 _init_(),定义模型架构,实现 ...

Fri Jul 03 23:32:00 CST 2020 0 1255
深度学习之PyTorch实战(2)——神经网络模型搭建和参数优化

  上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习。   接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使 ...

Sat Oct 27 00:38:00 CST 2018 1 17789
Pytorch实现神经网络模型求解线性回归

autograd 及Variable Autograd: 自动微分   autograd包是PyTorch神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

Tue Sep 15 08:43:00 CST 2020 0 443
使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型

  这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集   MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
torch.nn.Sequential()搭建神经网络模型

一、第一方式(可以配合一些条件判断语句动态添加) 模板——torch.nn.Sequential()的一个对象.add_module(name, module)。 name:某层次的名字;module:需要添加的子模块,如卷积、激活函数等等。 添加子模块到当前模块中 ...

Tue Aug 25 18:40:00 CST 2020 0 656
神经网络分类四模型,如何选择神经网络模型

大家好,今天分享一下如何选择神经网络模型神经网络是一通用的机器学习模型和一套具体的算法,在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似,可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说,神经网络体系结构可以分为三类: 1、前馈神经网络:是最常见的类型。第一层是输入,最后一层 ...

Sun Nov 01 06:34:00 CST 2020 0 2843
zz神经网络模型量化方法简介

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些 ...

Mon Sep 02 10:09:00 CST 2019 0 781
 
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