李沐pytorch学习-卷积神经网络及其实现

基于nn.Module自定义网络结构

通过继承nn.module，仅需实现初始化函数和前向传播函数即可完成网络构建。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

class MLP(nn.Module):
    # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层
    def __init__(self):
        # 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。
        # 这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）
        super().__init__()
        self.hidden = nn.Linear(20, 256) # 隐藏层
        self.out = nn.Linear(256, 10) # 输出层
    # 定义模型的前向传播，即如何根据输入X返回所需的模型输出
    def forward(self, X):
        # 注意，这里我们使用ReLU的函数版本，其在nn.functional模块中定义。
        return self.out(F.relu(self.hidden(X)))