这是看过莫凡python的学习笔记。

搭建网络,两种方式

(1)建立Sequential对象

  1. import torch
  2. net = torch.nn.Sequential(
  3. torch.nn.Linear(2,10),
  4. torch.nn.ReLU(),
  5. torch.nn.Linear(10,2))

输出网络结构

  1. Sequential(
  2. (0): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True)
  3. (1): ReLU()
  4. (2): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)
  5. )

(2)建立网络类,继承torch.nn.module

  1. class Net(torch.nn.Module):
  2. def __init__(self):
  3. super(Net,self).__init__()
  4. self.hidden = torch.nn.Linear(2,10)
  5. self.predict = torch.nn.Linear(10,2)
  6. def forward(self,x):
  7. x = F.relu(self.hidden(x))
  8. x = self.predict(x)
  9. return x

输出和上面基本一样,略微不同

  1. Net(
  2. (hidden): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True)
  3. (predict): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)
  4. )

保存模型,两种方式

(1)保存整个网络,及网络参数

  1. torch.save(net,'net.pkl')

(2)只保存网络参数

  1. torch.save(net.state_dict(),'net_params.pkl')

恢复模型,两种方式

(1)加载整个网络,及参数

  1. net2 = torch.load('net.pkl')

(2)加载参数,但需实现网络

  1. net3 = torch.nn.Sequential(
  2. torch.nn.Linear(2,10),
  3. torch.nn.ReLU(),
  4. torch.nn.Linear(10,2))
  5. net3.load_state_dict(torch.load('net_params.pkl'))

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