一、簡化前饋網(wǎng)絡(luò)LeNet

目前創(chuàng)新互聯(lián)已為上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、雅安服務(wù)器托管、網(wǎng)站托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、黑河網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

import torch as t
 
 
class LeNet(t.nn.Module):
 def __init__(self):
  super(LeNet, self).__init__()
  self.features = t.nn.Sequential(
   t.nn.Conv2d(3, 6, 5),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.MaxPool2d(2, 2),
   t.nn.Conv2d(6, 16, 5),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.MaxPool2d(2, 2)
  )
  # 由于調(diào)整shape并不是一個(gè)class層，
  # 所以在涉及這種操作（非nn.Module操作）需要拆分為多個(gè)模型
  self.classifiter = t.nn.Sequential(
   t.nn.Linear(16*5*5, 120),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.Linear(120, 84),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.Linear(84, 10)
  )
 
 def forward(self, x):
  x = self.features(x)
  x = x.view(-1, 16*5*5)
  x = self.classifiter(x)
  return x
 
net = LeNet()

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網(wǎng)站標(biāo)題：淺談Pytorchtorch.optim優(yōu)化器個(gè)性化的使用-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題網(wǎng)址：http://weahome.cn/article/cssehh.html