有時(shí)候我們訓(xùn)練了一個(gè)模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花時(shí)間去訓(xùn)練 ，本節(jié)我們來(lái)講解一下PyTorch快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其保存提取方法詳解

創(chuàng)新互聯(lián)是一家朝氣蓬勃的網(wǎng)站建設(shè)公司。公司專注于為企業(yè)提供信息化建設(shè)解決方案。從事網(wǎng)站開發(fā)，網(wǎng)站制作，網(wǎng)站設(shè)計(jì)，網(wǎng)站模板，微信公眾號(hào)開發(fā)，軟件開發(fā)，小程序開發(fā)，10余年建站對(duì)成都塑料袋等多個(gè)方面，擁有多年的網(wǎng)站設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。

一、PyTorch快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

先看實(shí)驗(yàn)代碼：

import torch 
import torch.nn.functional as F 
 
# 方法1，通過(guò)定義一個(gè)Net類來(lái)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 
class Net(torch.nn.Module): 
  def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): 
    super(Net, self).__init__() 
    self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) 
    self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) 
 
  def forward(self, x): 
    x = F.relu(self.hidden(x)) 
    x = self.predict(x) 
    return x 
 
net1 = Net(2, 10, 2) 
print('方法1：\n', net1) 
 
# 方法2 通過(guò)torch.nn.Sequential快速建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 
net2 = torch.nn.Sequential( 
  torch.nn.Linear(2, 10), 
  torch.nn.ReLU(), 
  torch.nn.Linear(10, 2), 
  ) 
print('方法2：\n', net2) 
# 經(jīng)驗(yàn)證，兩種方法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能相同，結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)稍有不同 
 
''''' 
方法1： 
 Net ( 
 (hidden): Linear (2 -> 10) 
 (predict): Linear (10 -> 2) 
) 
方法2： 
 Sequential ( 
 (0): Linear (2 -> 10) 
 (1): ReLU () 
 (2): Linear (10 -> 2) 
) 
''' 

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新聞標(biāo)題：PyTorch快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其保存提取方法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
轉(zhuǎn)載來(lái)源：http://weahome.cn/article/eijpj.html