目录

一、 torch.nn模块 

二、module模块

 三、自定义搭建神经网络

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一、 torch.nn模块 

 torch.nn — PyTorch 1.13 documentation

二、module模块

Module — PyTorch 1.13 documentation

 我们自己定义的神经网络需要继承nn.Module类，需要重写以下两个方法：

1. init方法：初始化
2. forward方法：前向传播

        在官方文档给出的实例中， 在init方法中进行了卷积操作，在forward方法中进行了relu非线性处理操作，代码如下所示。

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

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        return F.relu(self.conv2(x))

         示例代码中进行的操作流程是：

• 对输入的x进行第一次卷积，再进行第一次非线性操作；
• 再第二次进行卷积，然后第二次非线性操作。

 三、自定义搭建神经网络

1. 自定义名为Maweiyi的神经网络，继承自nn.Module
2. 重写init和forward两个方法，在forward中定义该神经网络的规则，即输入+1为输出
3. 实例化神经网络
4. 把tensor类型的值x放入神经网络中进行输出
5. 成功输出结果为 x+1

import torch
from torch import nn


class Maweiyi(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Maweiyi, self).__init__()

    def forward(self,input):
        output = input + 1;
        return output

# 创建神经网络
maweiyi = Maweiyi()
# 输入的值为x，tensor型，数值为1
x = torch.tensor(1.0)
# 输出为output
output = maweiyi(x)
print(output)