(1)导入数据：点击最左底部Import 按钮 (2)创建模型network_Jason_niu：点击底部的New按钮 (3)设置参数并训练：点击底部的Open按钮(4)仿真预测： 大功告成！ 原文：https://www.cnblogs.com/yunyaniu/p/8438574.html
本篇文章给大家带来的内容是关于带你简单了解python创建神经网络模型的内容，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。摘要： 对神经网络的工作原理感到好奇？动手实践一下吧，了解神经网络是如何工作的最好方法是自己创建一个简单神经网络。神经网络（NN），也被称为人工神经网络（ANN），是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领...
import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1) # reproducible制作数据x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)定义普通的神经网络class Net(torch.nn.Module): def init(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).ini...
一篇博客带你掌握pytorch基础，学以致用
1.将numpy的 ndarray对象转换为pytorch的张量
在 Pytroch 中，Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，译作张量。熟悉 numpy 的同学对这个定义应该感到很熟悉，就像ndarray一样，一维Tensor叫Vector，二维Tensor叫Matrix，三维及以上称为Tensor。而 numpy 和 Tensor 确实有很多的相似之处，两者也可以互转。
实例如下：
import torch
import numpy as npdef a2t():np_data = np.arra...
import torch import torch.nn.functional as Freplace following class code with an easy sequential networkclass 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) # hidden layer self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # output layerdef forward(self, x):
x = F.relu(self.hidden(x)) # activa...
#线性拟合 import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1) # reproducible制作数据x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)定义普通的神经网络class Net(torch.nn.Module): def init(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net,...
