Question

作者: Morvan 编辑: Morvan

• 学习资料:
  • 本节的全部代码
  • 我制作的 什么是神经网络 动画简介
  • PyTorch 官网

Torch 中提供了很多方便的途径，同样是神经网络，能快则快，我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络。

本节内容包括:

• 快速搭建

快速搭建

我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络。

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

我们用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构，然后对其进行了修改，不过还有更快的一招，用一句话就概括了上面所有的内容!

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

我们再对比一下两者的结构:

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

我们会发现 net2 多显示了一些内容，这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了，但是 net1 中，激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了，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前向传播过程，比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程，相信 net2 这种形式更适合你。

所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦。

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