神经网络的基本骨架

基本骨架

1.基本介绍

torch.nn官网

torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口，可以用来定义和运行神经网络（Container为基本的框架模块）。

nn.Module官网（Base class for all neural network modules.）

nn.Module（torch.nn->Containers->Module）是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法，在用户自定义神经网络时，需要继承自nn.Module类（官网给出了示例）。

下图是对上面的示例进行解释：

2.搭建自己的神经网络

import torch
from torch import nn

class Base(nn.Module):#该神经网络实现了加一的功能
    def __init__(self):
        super(Base, self).__init__()

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

base = Base()
x = torch.tensor(1.0)
output = base(x)
print(output)