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Torch中如何定义一个神经网络模型

Torch

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2024/4/17 11:27:49

栏目: 深度学习

在Torch中定义一个神经网络模型通常需要创建一个类，并在类的构造函数中定义网络的结构。以下是一个简单的示例：

require 'nn'

-- 定义一个神经网络模型类
local MyNeuralNetwork = {}
MyNeuralNetwork.__index = MyNeuralNetwork

-- 构造函数
function MyNeuralNetwork.new(inputSize, hiddenSize, outputSize)
    local self = setmetatable({}, MyNeuralNetwork)
    
    self.model = nn.Sequential()
    self.model:add(nn.Linear(inputSize, hiddenSize))
    self.model:add(nn.ReLU())
    self.model:add(nn.Linear(hiddenSize, outputSize))
    
    return self
end

-- 前向传播函数
function MyNeuralNetwork:forward(input)
    return self.model:forward(input)
end

-- 后向传播函数
function MyNeuralNetwork:backward(input, gradOutput)
    return self.model:backward(input, gradOutput)
end

return MyNeuralNetwork

在这个示例中，我们定义了一个名为MyNeuralNetwork的神经网络模型类，它具有一个构造函数new来初始化网络结构，并且定义了前向传播和后向传播函数。在构造函数中，我们使用nn.Sequential()来创建一个序列模型，并添加了两个全连接层和一个ReLU激活函数。最后返回创建的模型实例。

您可以根据自己的需求修改模型的结构和参数，以构建不同的神经网络模型。

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