莫烦pytorch 快速搭建法

用简单方式搭建神经网络
原始搭建法：

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
        self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x

net1 = Net(1, 10, 1)   # 这是我们用这种方式搭建的 net1

快速搭建法：

net2 = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(1, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

结构对比：

print(net1)
"""
Net (
  (hidden): Linear (1 -> 10)
  (predict): Linear (10 -> 1)
)
"""
print(net2)
"""
Sequential (
  (0): Linear (1 -> 10)
  (1): ReLU ()
  (2): Linear (10 -> 1)
)
"""

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正向传播过程，比如（RNN）。不过如果你不需要七七八八的过程，net2更适合你。

标签：10,莫烦,nn,self,torch,pytorch,hidden,搭建,Linear
来源： https://blog.csdn.net/Kstheme/article/details/99541662