神经网络的基本骨架
基本骨架
1.基本介绍
torch.nn官网
torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口,可以用来定义和运行神经网络(Container为基本的框架模块)。
nn.Module官网(Base class for all neural network modules.)
nn.Module(torch.nn->Containers->Module)是nn中十分重要的类,包含网络各层的定义及forward方法,在用户自定义神经网络时,需要继承自nn.Module类(官网给出了示例)。
下图是对上面的示例进行解释:
2.搭建自己的神经网络
import torch
from torch import nn
class Base(nn.Module):#该神经网络实现了加一的功能
def __init__(self):
super(Base, self).__init__()
def forward(self, input):
output = input + 1
return output
base = Base()
x = torch.tensor(1.0)
output = base(x)
print(output)