快速搭建法

学习资料:

• 本节的全部代码
• 我制作的 什么是神经网络 动画简介
• PyTorch 官网

要点¶

Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.

快速搭建¶

我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络.

我们用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构, 然后对其进行了修改, 不过还有更快的一招, 用一句话就概括了上面所有的内容!

我们再对比一下两者的结构:

我们会发现 net2 多显示了一些内容, 这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了, 但是 net1 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了, 相比 net2, net1 的好处就是, 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程, 比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程, 相信 net2 这种形式更适合你.

所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦.