Pytorch 任务二

这是一个简单的前馈神经网络(feed-forward network)。它接受一个输入,然后将它送入下一层,一层接一层的传递,最后给出输出。

一个神经网络的典型训练过程如下:

定义包含一些可学习参数(或者叫权重)的神经网络

在输入数据集上迭代

通过网络处理输入

计算损失(输出和正确答案的距离)

将梯度反向传播给网络的参数

更新网络的权重,一般使用一个简单的规则:weight = weight - learning_rate * gradient


要构造一个简单的神经网络,首先考虑用numpy 来实现。


Pytorch 任务二_第1张图片

如果用pytorch实现:


Pytorch 任务二_第2张图片

如果使用pytorch.nn


Pytorch 任务二_第3张图片

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