浅谈Pytorchtorch.optim优化器个性化的使用-创新互联

一、简化前馈网络LeNet

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import torch as t
 
 
class LeNet(t.nn.Module):
 def __init__(self):
  super(LeNet, self).__init__()
  self.features = t.nn.Sequential(
   t.nn.Conv2d(3, 6, 5),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.MaxPool2d(2, 2),
   t.nn.Conv2d(6, 16, 5),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.MaxPool2d(2, 2)
  )
  # 由于调整shape并不是一个class层，
  # 所以在涉及这种操作（非nn.Module操作）需要拆分为多个模型
  self.classifiter = t.nn.Sequential(
   t.nn.Linear(16*5*5, 120),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.Linear(120, 84),
   t.nn.ReLU(),
   t.nn.Linear(84, 10)
  )
 
 def forward(self, x):
  x = self.features(x)
  x = x.view(-1, 16*5*5)
  x = self.classifiter(x)
  return x
 
net = LeNet()

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标题名称：浅谈Pytorchtorch.optim优化器个性化的使用-创新互联
文章来源：http://cdkjz.cn/article/cssehh.html