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PyTorch快速入门教程三(神经网络)

earnpls
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发布于 2017/07/02 09:11
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Neural Network

其实简单的神经网络说起来很简单,先看下图:

Neural Network

上图即可看出,其实每一层网络所做的就是 y=W×X+b,只不过W的维数由X和输出维书决定,比如X是10维向量,想要输出的维数,也就是中间层的神经元个数为20,那么W的维数就是20x10,b的维数就是20x1,这样输出的y的维数就为20。

中间层的维数可以自己设计,而最后一层输出的维数就是你的分类数目,比如我们等会儿要做的MNIST数据集是10个数字的分类,那么最后输出层的神经元就为10。

Code

有了前面两节的经验,这一节的代码就很简单了,数据的导入和之前一样

定义模型

class Neuralnetwork(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
        super(Neuralnetwork, 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

model = Neuralnetwork(28*28, 300, 100, 10)
if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

上面定义了三层神经网络,输入是28x28,因为图片大小是28x28,中间两个隐藏层大小分别是300和100,最后是个10分类问题,所以输出层为10.

训练过程与之前完全一样,我就不再重复了,可以直接去github参看完整的代码

这是50次之后的输出结果,可以和上一节logistic回归比较一下

PyTorch神经网络

可以发现准确率大大提高,其实logistic回归可以看成简单的一层网络,从这里我们就可以看出为什么多层网络比单层网络的效果要好,这也是为什么深度学习要叫深度的原因。

本文转载自:https://ptorch.com/news/7.html

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