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先看一个列子:
import torch
from torch import nn
m = nn.Linear(20, 30)
input = torch.randn(128, 20)
output = m(input)
output.size()
out:
torch.Size([128, 30])
刚开始看这份代码是有点迷惑的,m是类对象,而直接像函数一样调用m,m(input)
重点:
- nn.Module 是所有神经网络单元(neural network modules)的基类
- pytorch在nn.Module中,实现了
__call__
方法,而在__call__
方法中调用了forward函数。
经过以上两点。上述代码就不难理解。
接下来看一下源码:
https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/modules/module.py
再来看一下nn.Linear
https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/linear.html
主要看一下forward函数:
返回的是:
的线性函数
此时再看一下这一份代码:
import torch
from torch import nn
m = nn.Linear(20, 30)
input = torch.randn(128, 20)
output = m(input)
output.size()
首先创建类对象m,然后通过m(input)
实际上调用__call__(input)
,然后__call__(input)
调用
forward()
函数,最后返回计算结果为:
所以自己创建多层神经网络模块时,只需要在实现__init__
和forward
即可.
接下来看一个简单的三层神经网络的例子:
# define three layers
class simpleNet(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
super().__init__()
self.layer1 = nn.Linear(in_dim, n_hidden_1)
self.layer2 = nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2)
self.layer3 = nn.Linear(n_hidden_2, out_dim)
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.layer3(x)
return x
以下为各层神经元个数:
输入: in_dim
第一层: n_hidden_1
第二层:n_hidden_2
第三层(输出层):out_dim