16、PyTorch教程--- 从零开始训练一个卷积神经网络

在本章中，我们将重点讨论从头开始创建一个神经网络模型。这意味着使用PyTorch创建相应的神经网络或示例神经网络。

步骤1
创建一个必要的类，并设置相应的参数。这些参数包括具有随机值的权重。

class Neural_Network(nn.Module):
   def __init__(self, ):
      super(Neural_Network, self).__init__()
      self.inputSize = 2
      self.outputSize = 1
      self.hiddenSize = 3
      # weights
      self.W1 = torch.randn(self.inputSize, 
      self.hiddenSize) # 3 X 2 tensor
      self.W2 = torch.randn(self.hiddenSize, self.outputSize) # 3 X 1 tensor

步骤2
创建一个具有 sigmoid 函数的前馈模式函数。

def forward(self, X):
   self.z = torch.matmul(X, self.W1) # 3 X 3 ".dot" 
   does not broadcast in PyTorch
   self.z2 = self.sigmoid(self.z) # activation function
   self.z3 = torch.matmul(self.z2, self.W2)
   o = self.sigmoid(self.z3) # final activation 
   function
   return o
   def sigmoid(self, s):
      return 1 / (1 + torch.ex