一起读《动手学深度学习（PyTorch版）》- 层和块

LitchiCheng

一起读《动手学深度学习（PyTorch版）》- 层和块 [复制链接]

 

nn.Sequential是PyTorch中表示一个块的类，维护了一个由Module组成的有序列表。全连接层是Linear类的实例，通过net(X)调用模型来获得输出，实际上是net.__call__(X)的简写。前向传播函数将每个块连接在一起，将每个块的输出作为下一个块的输入

  

 

自定义块

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

net = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))

X = torch.rand(2, 20)
print(net(X))

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.hidden = nn.Linear(20, 256)
        self.out = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, X):
        return self.out(F.relu(self.hidden(X)))

net = MLP()
print(net(X))

输出结果不同，是因为权重是随机分配的

 

LitchiCheng

zxhgll1975 发表于 2024-10-29 22:29 作为一名DIY电子爱好者，好的资料与资源就是最好的良师，感谢。

感谢

ljg2np

如果pyTorch也能够支持CPU就好了，否则门槛太高了，并行计算也不是必须非要GPU吧。

LitchiCheng

ljg2np 发表于 2024-10-31 20:55 如果pyTorch也能够支持CPU就好了，否则门槛太高了，并行计算也不是必须非要GPU吧。

本身就可以cpu

御坂10032号

我的哥啊, 我都要死到这个softmax上了

LitchiCheng

御坂10032号 发表于 2024-11-4 10:32 我的哥啊, 我都要死到这个softmax上了

不用死磕在数学推导上