python构建简单神经网络_Python构建一个简单的神经网络,Pytorch,搭建

首先搭建一个神经网络：

import torch

import torch.nn.functional as F

from torch.autograd import Variable

import matplotlib.pyplot as plt

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim = 1)

#unsqueeze函数创建一个维度是1的向量

linspace函数生成在-1到1之间的100个数

y = x**2+0.2*torch.rand(x.size())

#得到x自乘的矩阵，然后加上同x矩阵相同的噪声

print(x,y,x.size())

#输出x，y矩阵，以及矩阵x的大小

#以上操作为初始化矩阵

x,y = Variable(x),Variable(y)

#将矩阵转化为变量

class Net(torch.nn.Moudle):

#定义神经网络

def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):

#初始化数组，参数分别是初始化信息，特征数，隐藏单元数，输出单元数

super(Net,self).__init__()

#此步骤是官方要求

self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)

#设置输入层到隐藏层的函数

self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden,n_output)

#设置隐藏层到输出层的函数

def forward(self,x):

#定义向前传播函数

x = F.relu(self.hidden(x))

#给x加权成为a，用激励函数将a变成特征b

x = self.predict(x)

#给b加权，预测最终结果

return x

net = Net(1,10,1)

#定义一个神经网络

print(net)

#查看各层之间的参数

以下是训练过程：

opt = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.5)

#设置学习率为0.5，用随机梯度下降发优化神经网络的参数

lossfunc = torch.nn.MSELoss()

#设置损失函数为均方损失函数，用来计算每次的误差

for t in range(100):

#进行100次的优化

prediction = net(x)

#得到预测值

loss=lossfunc(prediction,y)

#得到预测值与真实值之间的误差

opt.zero_grad()

#梯度清零

loss.backward()

#反向传播

opt.step()

#梯度优化

plt.ioff()

plt.show()

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