重庆分公司,新征程启航
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先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效
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import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn,optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets,transforms #定义三层全连接神经网络 class simpleNet(nn.Module): def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):#输入维度,第一层的神经元个数、第二层的神经元个数,以及第三层的神经元个数 super(simpleNet,self).__init__() self.layer1=nn.Linear(in_dim,n_hidden_1) self.layer2=nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2) self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim) def forward(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x) x=self.layer3(x) return x #添加激活函数 class Activation_Net(nn.Module): def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim): super(NeutalNetwork,self).__init__() self.layer1=nn.Sequential(#Sequential组合结构 nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.ReLU(True)) self.layer2=nn.Sequential( nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.ReLU(True)) self.layer3=nn.Sequential( nn.Linear(n_hidden_2,out_dim)) def forward(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x) x=self.layer3(x) return x #添加批标准化处理模块,皮标准化放在全连接的后面,非线性的前面 class Batch_Net(nn.Module): def _init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim): super(Batch_net,self).__init__() self.layer1=nn.Sequential(nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.BatchNormld(n_hidden_1),nn.ReLU(True)) self.layer2=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.BatchNormld(n_hidden_2),nn.ReLU(True)) self.layer3=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2,out_dim)) def forword(self,x): x=self.layer1(x) x=self.layer2(x) x=self.layer3(x) return x
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