[莫烦 PyTorch 系列教程] 3.3 – 快速搭建回归神经网络

PyTorch入门实战教程

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

快速搭建

我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1  代表这种方式搭建的神经网络.

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, 不过还有更快的一招, 用一句话就概括了上面所有的内容!

我们再对比一下两者的结构:

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.

所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦.

文章来源:莫烦

PyTorch入门实战教程

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

返回顶部