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

import torch
net = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(2,10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10,2))

输出网络结构

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

(2)建立网络类,继承torch.nn.module

class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net,self).__init__()
self.hidden = torch.nn.Linear(2,10)
self.predict = torch.nn.Linear(10,2)
def forward(self,x):
x = F.relu(self.hidden(x))
x = self.predict(x)
return x

输出和上面基本一样,略微不同

Net(
(hidden): Linear(in_features=2, out_features=10, bias=True)
(predict): Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)
)

保存模型,两种方式

(1)保存整个网络,及网络参数

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

(2)只保存网络参数

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

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

(2)加载参数,但需实现网络

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

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