当前位置：首页 > news >正文

济宁网站建设招聘排名轻松seo 网站推广

news 2026/4/7 12:22:21

济宁网站建设招聘,排名轻松seo 网站推广,毕业设计做网站好做吗,深圳模具外贸网站建设目录构建模型模型中的可训练参数假设输入尺寸为32*32损失函数反向传播更新网络参数构建模型 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net,self).__init__()#定义第一层卷积层，输入维…

构建模型

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net,self).__init__()#定义第一层卷积层，输入维度=1，输出维度=6，卷积核大小3*3self.conv1=nn.Conv2d(1,6,3)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,3)self.fc1=nn.Linear(16*6*6,120)self.fc2=nn.Linear(120,84)self.fc3=nn.Linear(84,10)def forward(self,x):#注意：任意卷积层后面要加激活层，池化层x=F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x),(2,2)))x=F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x),2))x=x.view(-1,self.num_flat_features(x))x=F.relu(self.fc1(x))x=F.relu(self.fc2(x))x=self.fc3(x)return xdef num_flat_features(self,x):size=x.size()[1:]num_features=1for s in size:num_features*=sreturn num_featuresnet=Net()
print(net)

在这里插入图片描述

模型中的可训练参数

params=list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size()) #conv1的参数

在这里插入图片描述

假设输入尺寸为32*32

input=torch.randn(1,1,32,32) #个数，通道数，长，宽
out=net(input)
print(out)
print(out.size())

在这里插入图片描述
注意

损失函数

在这里插入图片描述

target=torch.randn(10)
target=target.view(1,-1)
criterion=nn.MSELoss()
loss=criterion(out,target)
print(loss)

在这里插入图片描述

print(loss.grad_fn)
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0]) #上一层的grad_fn
print(loss.grad_fn.next_functions[0][0].next_functions[0][0]) #上上一层的grad_fn

在这里插入图片描述

反向传播

在这里插入图片描述

#首先要执行梯度清零的操作
net.zero_grad()print('conv1.bisa.grad before backward')
print(net.conv1.bias.grad)#实现一次反向传播
loss.backward()print('conv1.bisa.grad after backward')
print(net.conv1.bias.grad)

在这里插入图片描述

更新网络参数

在这里插入图片描述

#导入优化器包
import torch.optim as optim
#构建优化器
optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)
#优化器梯度清零
optimizer.zero_grad()
#进行网络计算并计算损失值
output=net(input)
loss=criterion(output,target)
#执行反向传播
loss.backward()
#更新参数
optimizer.step()