PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解-创新互联

有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ，本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解

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一、PyTorch快速搭建神经网络方法

先看实验代码：

import torch 
import torch.nn.functional as F 
 
# 方法1，通过定义一个Net类来建立神经网络 
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(2, 10, 2) 
print('方法1：\n', net1) 
 
# 方法2 通过torch.nn.Sequential快速建立神经网络结构 
net2 = torch.nn.Sequential( 
  torch.nn.Linear(2, 10), 
  torch.nn.ReLU(), 
  torch.nn.Linear(10, 2), 
  ) 
print('方法2：\n', net2) 
# 经验证，两种方法构建的神经网络功能相同，结构细节稍有不同 
 
''''' 
方法1： 
 Net ( 
 (hidden): Linear (2 -> 10) 
 (predict): Linear (10 -> 2) 
) 
方法2： 
 Sequential ( 
 (0): Linear (2 -> 10) 
 (1): ReLU () 
 (2): Linear (10 -> 2) 
) 
''' 

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