突破Pytorch核心點，模型定義與搭建 ！！！
作者：小壯
在PyTorch中，模型的定義通常通過創建一個繼承自torch.nn.Module的類來完成。下面是一個簡單的例子，說明如何定義一個包含一個全連接層的簡單神經網絡。
嗨，我是小壯！
咱們今兒來聊聊關于模型定義與搭建。很適合初學者！
在使用PyTorch進行深度學習時，首先需要了解的是如何定義和搭建模型。這塊內容非常重要。
在PyTorch中，模型的定義通常通過創建一個繼承自torch.nn.Module的類來完成。
下面是一個簡單的例子，說明如何定義一個包含一個全連接層的簡單神經網絡：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x接下來，咱們逐步解釋這個例子。
1. 導入必要的庫
import torch
import torch.nn as nn這里導入了PyTorch庫以及神經網絡模塊。
2. 定義模型類
class SimpleNN(nn.Module):創建一個繼承自nn.Module的類，這個類將作為我們神經網絡模型的藍圖。
3. 初始化函數
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)在__init__函數中，我們定義了模型的各個層。
這個簡單的神經網絡包含一個輸入層（input_size維度）、一個隱藏層（hidden_size維度）和一個輸出層（output_size維度）。
nn.Linear表示全連接層，nn.ReLU表示激活函數ReLU。
4. 前向傳播函數
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x在forward函數中，定義了數據在模型中的傳播方式。
這里的傳播順序是：輸入數據經過第一個全連接層，然后經過ReLU激活函數，最后經過第二個全連接層，得到模型的輸出。
使用這個簡單的例子，咱們可以通過以下步驟創建模型、輸入數據并進行前向傳播：
# 定義輸入、隱藏和輸出層的維度
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
# 創建模型實例
model = SimpleNN(input_size, hidden_size, output_size)
# 隨機生成輸入數據
input_data = torch.randn(32, input_size) # 32是批處理大小
# 進行前向傳播
output = model(input_data)
print(output)這是一個簡單的案例，類似的，PyTorch可以構建更復雜的模型，包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。
責任編輯：趙寧寧
來源：
DOWHAT小壯
