进入主程序前,我们先看class 大块
Class Net:神经网路的定义处。
class Net(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
x = x.view(-1, 4*4*50)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
这里,我们定义了一个class,名字叫Net。
注意: 在模型中必须要定义 forward
函数。而backward
函数(用来计算梯度)会被autograd
自动创建。 可以在 forward
函数中使用任何针对 Tensor
的操作。
<<init 部分>>
<<forward 部分>>
图示如下:
以上为神经网路的定义。
请继续看下回分解。
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