Heim Technologie-Peripheriegeräte KI So erstellen Sie mit PyTorch ein einfaches neuronales Netzwerk

So erstellen Sie mit PyTorch ein einfaches neuronales Netzwerk

Jan 25, 2024 am 09:27 AM
künstliches neuronales Netzwerk

So erstellen Sie mit PyTorch ein einfaches neuronales Netzwerk

PyTorch ist ein Python-basiertes Deep-Learning-Framework zum Aufbau verschiedener neuronaler Netze. In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie mit PyTorch ein einfaches neuronales Netzwerk aufbauen und Codebeispiele bereitstellen.

Zuerst müssen wir PyTorch installieren. Es kann über die Befehlszeile installiert werden mit:

pip install torch
Nach dem Login kopieren

Als nächstes werden wir PyTorch verwenden, um ein einfaches, vollständig verbundenes neuronales Netzwerk für binäre Klassifizierungsaufgaben aufzubauen. Dieses neuronale Netzwerk wird zwei verborgene Schichten mit jeweils 10 Neuronen haben. Wir werden die Sigmoid-Aktivierungsfunktion und die Kreuzentropieverlustfunktion verwenden.

Hier ist der vollständige Code:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 10)  # 第一个隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(10, 10)  # 第二个隐藏层
        self.fc3 = nn.Linear(10, 1)  # 输出层

    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.fc1(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc2(x))
        x = torch.sigmoid(self.fc3(x))
        return x

# 创建数据集
X = torch.tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=torch.float32)
y = torch.tensor([[0], [1], [1], [0]], dtype=torch.float32)

# 创建神经网络实例
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)

# 训练神经网络
for epoch in range(10000):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(X)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印训练损失
    if epoch % 1000 == 0:
    print('Epoch {}: loss = {}'.format(epoch, loss.item()))

# 使用训练好的神经网络进行预测
with torch.no_grad():
    output = net(X)
    predicted = (output > 0.5).float()
    print('Predicted: {}\n'.format(predicted))
Nach dem Login kopieren

Zuerst definieren wir eine Klasse namens Net, die von nn.Module erbt. Diese Klasse enthält alle Schichten des neuronalen Netzwerks. In diesem Beispiel definieren wir drei vollständig verbundene Schichten, von denen die ersten beiden verborgene Schichten sind und die letzte die Ausgabeschicht ist.

In der Net-Klasse definieren wir nicht nur eine Vorwärtsmethode zur Beschreibung des Vorwärtsausbreitungsprozesses des neuronalen Netzwerks, sondern verwenden auch die Sigmoid-Aktivierungsfunktion, um die Ausgabe jeder verborgenen Schicht an die nächste Schicht weiterzuleiten.

Als nächstes haben wir einen Datensatz mit vier Stichproben erstellt, wobei jede Stichprobe zwei Merkmale aufweist. Wir haben auch eine neuronale Netzwerkinstanz namens net definiert und BCELoss als Verlustfunktion und SGD als Optimierer ausgewählt.

Dann beginnen wir mit dem Training des neuronalen Netzwerks. In jeder Iteration setzen wir zunächst den Gradienten des Optimierers auf Null und übergeben dann den Datensatz X an das neuronale Netzwerk, um die Ausgabe zu erhalten. Wir berechnen den Verlust, führen eine Backpropagation durch und aktualisieren schließlich die Netzwerkparameter mithilfe eines Optimierers. Wir haben auch den Trainingsverlust für alle 1000 Iterationen ausgedruckt.

Nach Abschluss des Trainings verwenden wir den Kontextmanager no_grad, um Vorhersagen für den Datensatz zu treffen. Wir werden die vier Vorhersagen ausgeben und ausdrucken.

Dies ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit PyTorch ein einfaches neuronales Netzwerk aufbaut. PyTorch bietet viele Tools und Funktionen, die uns helfen, neuronale Netze einfacher aufzubauen und zu trainieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie mit PyTorch ein einfaches neuronales Netzwerk. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Entdecken Sie die Konzepte, Unterschiede, Vor- und Nachteile von RNN, LSTM und GRU Entdecken Sie die Konzepte, Unterschiede, Vor- und Nachteile von RNN, LSTM und GRU Jan 22, 2024 pm 07:51 PM

In Zeitreihendaten gibt es Abhängigkeiten zwischen Beobachtungen, sie sind also nicht unabhängig voneinander. Herkömmliche neuronale Netze behandeln jedoch jede Beobachtung als unabhängig, was die Fähigkeit des Modells zur Modellierung von Zeitreihendaten einschränkt. Um dieses Problem zu lösen, wurde das Recurrent Neural Network (RNN) eingeführt, das das Konzept des Speichers einführte, um die dynamischen Eigenschaften von Zeitreihendaten zu erfassen, indem Abhängigkeiten zwischen Datenpunkten im Netzwerk hergestellt werden. Durch wiederkehrende Verbindungen kann RNN frühere Informationen an die aktuelle Beobachtung weitergeben, um zukünftige Werte besser vorherzusagen. Dies macht RNN zu einem leistungsstarken Werkzeug für Aufgaben mit Zeitreihendaten. Aber wie erreicht RNN diese Art von Gedächtnis? RNN realisiert das Gedächtnis durch die Rückkopplungsschleife im neuronalen Netzwerk. Dies ist der Unterschied zwischen RNN und herkömmlichen neuronalen Netzwerken.

Eine Fallstudie zur Verwendung des bidirektionalen LSTM-Modells zur Textklassifizierung Eine Fallstudie zur Verwendung des bidirektionalen LSTM-Modells zur Textklassifizierung Jan 24, 2024 am 10:36 AM

Das bidirektionale LSTM-Modell ist ein neuronales Netzwerk, das zur Textklassifizierung verwendet wird. Unten finden Sie ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie bidirektionales LSTM für Textklassifizierungsaufgaben verwendet wird. Zuerst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken und Module importieren: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

Berechnung von Gleitkommaoperanden (FLOPS) für neuronale Netze Berechnung von Gleitkommaoperanden (FLOPS) für neuronale Netze Jan 22, 2024 pm 07:21 PM

FLOPS ist einer der Standards zur Bewertung der Computerleistung und dient zur Messung der Anzahl der Gleitkommaoperationen pro Sekunde. In neuronalen Netzen wird FLOPS häufig verwendet, um die Rechenkomplexität des Modells und die Nutzung von Rechenressourcen zu bewerten. Es ist ein wichtiger Indikator zur Messung der Rechenleistung und Effizienz eines Computers. Ein neuronales Netzwerk ist ein komplexes Modell, das aus mehreren Neuronenschichten besteht und für Aufgaben wie Datenklassifizierung, Regression und Clustering verwendet wird. Das Training und die Inferenz neuronaler Netze erfordert eine große Anzahl von Matrixmultiplikationen, Faltungen und anderen Rechenoperationen, sodass die Rechenkomplexität sehr hoch ist. Mit FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) kann die Rechenkomplexität neuronaler Netze gemessen werden, um die Effizienz der Rechenressourcennutzung des Modells zu bewerten. FLOP

Einführung in SqueezeNet und seine Eigenschaften Einführung in SqueezeNet und seine Eigenschaften Jan 22, 2024 pm 07:15 PM

SqueezeNet ist ein kleiner und präziser Algorithmus, der eine gute Balance zwischen hoher Genauigkeit und geringer Komplexität schafft und sich daher ideal für mobile und eingebettete Systeme mit begrenzten Ressourcen eignet. Im Jahr 2016 schlugen Forscher von DeepScale, der University of California, Berkeley und der Stanford University SqueezeNet vor, ein kompaktes und effizientes Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN). In den letzten Jahren haben Forscher mehrere Verbesserungen an SqueezeNet vorgenommen, darunter SqueezeNetv1.1 und SqueezeNetv2.0. Verbesserungen in beiden Versionen erhöhen nicht nur die Genauigkeit, sondern senken auch die Rechenkosten. Genauigkeit von SqueezeNetv1.1 im ImageNet-Datensatz

Definition und Strukturanalyse eines Fuzzy-Neuronalen Netzwerks Definition und Strukturanalyse eines Fuzzy-Neuronalen Netzwerks Jan 22, 2024 pm 09:09 PM

Das Fuzzy-Neuronale Netzwerk ist ein Hybridmodell, das Fuzzy-Logik und neuronale Netzwerke kombiniert, um unscharfe oder unsichere Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen neuronalen Netzwerken nur schwer zu bewältigen sind. Sein Design ist von der Unschärfe und Unsicherheit der menschlichen Wahrnehmung inspiriert und wird daher häufig in Steuerungssystemen, Mustererkennung, Data Mining und anderen Bereichen eingesetzt. Die Grundarchitektur eines Fuzzy-Neuronalen Netzwerks besteht aus einem Fuzzy-Subsystem und einem Neuronalen Subsystem. Das Fuzzy-Subsystem verwendet Fuzzy-Logik, um Eingabedaten zu verarbeiten und in Fuzzy-Sätze umzuwandeln, um die Unschärfe und Unsicherheit der Eingabedaten auszudrücken. Das neuronale Subsystem nutzt neuronale Netze zur Verarbeitung von Fuzzy-Sets für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression oder Clustering. Durch die Interaktion zwischen dem Fuzzy-Subsystem und dem neuronalen Subsystem verfügt das Fuzzy-Neuronale Netzwerk über leistungsfähigere Verarbeitungsfähigkeiten und kann

Bildrauschen mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen Bildrauschen mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen Jan 23, 2024 pm 11:48 PM

Faltungs-Neuronale Netze eignen sich gut für Aufgaben zur Bildrauschunterdrückung. Es nutzt die erlernten Filter, um das Rauschen zu filtern und so das Originalbild wiederherzustellen. In diesem Artikel wird die Methode zur Bildentrauschung basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk ausführlich vorgestellt. 1. Überblick über das Convolutional Neural Network Das Convolutional Neural Network ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der eine Kombination aus mehreren Faltungsschichten, Pooling-Schichten und vollständig verbundenen Schichten verwendet, um Bildmerkmale zu lernen und zu klassifizieren. In der Faltungsschicht werden die lokalen Merkmale des Bildes durch Faltungsoperationen extrahiert und so die räumliche Korrelation im Bild erfasst. Die Pooling-Schicht reduziert den Rechenaufwand durch Reduzierung der Feature-Dimension und behält die Hauptfeatures bei. Die vollständig verbundene Schicht ist für die Zuordnung erlernter Merkmale und Beschriftungen zur Implementierung der Bildklassifizierung oder anderer Aufgaben verantwortlich. Das Design dieser Netzwerkstruktur macht das Faltungs-Neuronale Netzwerk für die Bildverarbeitung und -erkennung nützlich.

Vergleichen Sie die Ähnlichkeiten, Unterschiede und Beziehungen zwischen erweiterter Faltung und atröser Faltung Vergleichen Sie die Ähnlichkeiten, Unterschiede und Beziehungen zwischen erweiterter Faltung und atröser Faltung Jan 22, 2024 pm 10:27 PM

Dilatierte Faltung und erweiterte Faltung sind häufig verwendete Operationen in Faltungs-Neuronalen Netzen. In diesem Artikel werden ihre Unterschiede und Beziehungen im Detail vorgestellt. 1. Erweiterte Faltung Die erweiterte Faltung, auch als erweiterte Faltung oder erweiterte Faltung bekannt, ist eine Operation in einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Es handelt sich um eine Erweiterung, die auf der herkömmlichen Faltungsoperation basiert und das Empfangsfeld des Faltungskerns durch Einfügen von Löchern in den Faltungskern erhöht. Auf diese Weise kann das Netzwerk ein breiteres Spektrum an Funktionen besser erfassen. Die erweiterte Faltung wird im Bereich der Bildverarbeitung häufig verwendet und kann die Leistung des Netzwerks verbessern, ohne die Anzahl der Parameter und den Rechenaufwand zu erhöhen. Durch die Erweiterung des Empfangsfelds des Faltungskerns kann die erweiterte Faltung die globalen Informationen im Bild besser verarbeiten und dadurch den Effekt der Merkmalsextraktion verbessern. Die Hauptidee der erweiterten Faltung besteht darin, einige einzuführen

Kausales Faltungs-Neuronales Netzwerk Kausales Faltungs-Neuronales Netzwerk Jan 24, 2024 pm 12:42 PM

Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk ist ein spezielles Faltungs-Neuronales Netzwerk, das für Kausalitätsprobleme in Zeitreihendaten entwickelt wurde. Im Vergleich zu herkömmlichen Faltungs-Neuronalen Netzen bieten kausale Faltungs-Neuronale Netze einzigartige Vorteile bei der Beibehaltung der kausalen Beziehung von Zeitreihen und werden häufig bei der Vorhersage und Analyse von Zeitreihendaten verwendet. Die Kernidee des kausalen Faltungs-Neuronalen Netzwerks besteht darin, Kausalität in die Faltungsoperation einzuführen. Herkömmliche Faltungs-Neuronale Netze können gleichzeitig Daten vor und nach dem aktuellen Zeitpunkt wahrnehmen, bei der Vorhersage von Zeitreihen kann dies jedoch zu Informationsverlustproblemen führen. Da die Vorhersageergebnisse zum aktuellen Zeitpunkt durch die Daten zu zukünftigen Zeitpunkten beeinflusst werden. Das kausale Faltungs-Neuronale Netzwerk löst dieses Problem. Es kann nur den aktuellen Zeitpunkt und frühere Daten wahrnehmen, aber keine zukünftigen Daten.

See all articles