[Comprensión profunda de pytorch] Use PyTorch para construir un modelo de red neuronal: defina la estructura, seleccione la función de activación y la función de pérdida

Introducción: PyTorch es un marco de aprendizaje profundo popular que proporciona herramientas flexibles y potentes para construir modelos de redes neuronales. Este artículo presentará cómo usar PyTorch para definir la estructura de la red, seleccionar la función de activación y la función de pérdida, y lo ayudará a comenzar a construir su propio modelo de aprendizaje profundo.

1. Introducción

La construcción de modelos de aprendizaje profundo es inseparable de un marco poderoso y flexible. PyTorch es un marco de aprendizaje profundo popular que proporciona una gran cantidad de herramientas y funciones que hacen que la creación de modelos de redes neuronales sea fácil e intuitiva. Este artículo presentará cómo usar PyTorch para construir un modelo de red neuronal, incluida la definición de la estructura de la red, la selección de funciones de activación y funciones de pérdida.

2. Definir la estructura de la red

En PyTorch, nn.Modulela estructura de la red se puede definir creando una clase que hereda de Esta clase normalmente contiene las diversas capas y operaciones de la red. Aquí hay un ejemplo simple:

import torch
import torch