pytochにおける全接続神経ネットワークの構築に関する2つのモードの詳細

pytochが神経ネットワークを構築するのは簡単明瞭です。ここでは自分でよく使う2つの構築パターンを紹介します。

import torch
import torch.nn as nn

first:

class NN(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(NN,self).__init__()
  self.model=nn.Sequential(
   nn.Linear(30,40),
   nn.ReLU(),
   nn.Linear(40,60),
   nn.Tanh(),
   nn.Linear(60,10),
   nn.Softmax()
  )
  self.model[0].weight.data.uniform_(-3e-3, 3e-3)
  self.model[0].bias.data.uniform(-1,1)
 def forward(self,states):
  return self.model(states)

これはネットワーク全体を一つのSequentialに書くもので、ネットワークパラメータ設定はネットワーク構築後に単独で設定できます。self.model[0].weight.data.uniform(-3 e−3，3 e−3）は、最初のラインarを設定する重みが（−3 e−3、3 e−3）の間の均一分布であり、biasは−1から1までの間の均一分布である。
second:

class NN1(nn.Module):
 def __init__(self):
  super(NN1,self).__init__()
  self.Linear1=nn.Linear(30,40)
  self.Linear1.weight.data.fill_(-0.1)
  #self.Linear1.weight.data.uniform_(-3e-3,3e-3)
  self.Linear1.bias.data.fill_(-0.1)
  self.layer1=nn.Sequential(self.Linear1,nn.ReLU())

  self.Linear2=nn.Linear(40,60)
  self.layer2=nn.Sequential(self.Linear2,nn.Tanh())

  self.Linear3=nn.Linear(60,10)
  self.layer3=nn.Sequential(self.Linear3,nn.Softmax())


 def forward(self,states):
  return self.model(states)

ネットワークパラメータの設定は、線形層を定義した後に、ここで最初の線形層に直接設定することができます。このように設定されています。0.1）、self.Lineear 1.bias.data.fill(-0.1）
このように定義されたパラメータの効果を見てもいいです。

Net=NN()
print("0:",Net.model[0])
print("weight:",type(Net.model[0].weight))
print("weight:",type(Net.model[0].weight.data))
print("bias",Net.model[0].bias.data)
print('1:',Net.model[1])
#print("weight:",Net.model[1].weight.data)
print('2:',Net.model[2])
print('3:',Net.model[3])
#print(Net.model[-1])

Net1=NN1()

print(Net1.Linear1.weight.data)

出力:

0: Linear (30 -> 40)
weight: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>
weight: <class 'torch.FloatTensor'>
bias 
-0.6287
-0.6573
-0.0452
 0.9594
-0.7477
 0.1363
-0.1594
-0.1586
 0.0360
 0.7375
 0.2501
-0.1371
 0.8359
-0.9684
-0.3886
 0.7200
-0.3906
 0.4911
 0.8081
-0.5449
 0.9872
 0.2004
 0.0969
-0.9712
 0.0873
 0.4562
-0.4857
-0.6013
 0.1651
 0.3315
-0.7033
-0.7440
 0.6487
 0.9802
-0.5977
 0.3245
 0.7563
 0.5596
 0.2303
-0.3836
[torch.FloatTensor of size 40]

1: ReLU ()
2: Linear (40 -> 60)
3: Tanh ()

-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
   ...    ⋱    ...   
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
-0.1000 -0.1000 -0.1000 ... -0.1000 -0.1000 -0.1000
[torch.FloatTensor of size 40x30]


Process finished with exit code 0

ここで注意したいのですが、self.linear 1.weightのタイプはネットのparameterです。self.Linear 1.weight.dataはFloat Tensorです。
以上のpytouchの中で全神経ネットについて2つのモードを構築します。詳細は小編集が皆さんに提供した内容の全部です。参考にしてほしいです。皆さんもよろしくお願いします。