pytorch核心操作流程
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1、网络架构的设计与搭建
2、模型的训练过程
3、网络模型及参数的存储操作
4、已存储文件的再次加载
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + x.pow(5) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)
n_input = 6
n_hidden = 12
n_output = 1
# 构建网络架构
net1 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(1, 10),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(10, 1)
)
# 优化器
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