python版本3.7，用的是虚拟环境安装的pytorch，这样随便折腾，不怕影响其他的python框架
1、先定义一个类Linear，继承nn.Module
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import torch as tfrom torch import nnfrom torch.autograd import Variable as V class Linear(nn.Module): '''因为Variable自动求导，所以不需要实现backward()''' def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__() self.w = nn.Parameter( t.randn( in_features, out_features ) ) #权重w 注意Parameter是一个特殊的Variable self.b = nn.Parameter( t.randn( out_features ) ) #偏值b def forward( self, x ): #参数 x 是一个Variable对象 x = x.mm( self.w ) return x + self.b.expand_as( x ) #让b的形状符合 输出的x的形状 |
2、验证一下
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layer = Linear( 4,3 )input = V ( t.randn( 2 ,4 ) )#包装一个Variable作为输入out = layer( input )out |
#成功运行，结果如下：
tensor([[-2.1934, 2.5590, 4.0233], [ 1.1098, -3.8182, 0.1848]], grad_fn=<AddBackward0>)
下面利用Linear构造一个多层网络
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class Perceptron( nn.Module ): def __init__( self,in_features, hidden_features, out_features ): super().__init__() self.layer1 = Linear( in_features , hidden_features ) self.layer2 = Linear( hidden_features, out_features ) def forward ( self ,x ): x = self.layer1( x ) x = t.sigmoid( x ) #用sigmoid()激活函数 return self.layer2( x ) |
测试一下
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perceptron = Perceptron ( 5,3 ,1 ) for name,param in perceptron.named_parameters(): print( name, param.size() ) |
输出如预期：
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layer1.w torch.Size([5, 3])layer1.b torch.Size([3])layer2.w torch.Size([3, 1])layer2.b torch.Size([1]) |
以上这篇用pytorch的nn.Module构造简单全链接层实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/AItitanic/article/details/97611356
