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作家| 尕燚龙

第四节PyTorch神经辘集

5.2 torch.nn

亲爱的同学们，接待来到尕燚龙的编程课堂。今天咱们学习的是PyTorch的中枢组件之一——torch.nn。这个模块不仅是构建神经辘集的腹黑，更是一个包含丰富层类型、激活函数、蚀本函数等组件的宏大库。在本次讲明中，咱们将通过一系列要道词，逐个了解这些宏大的组件。准备好了吗？让咱们初始吧！

torch.nn是PyTorch顶用于构建和操作神经辘集的模块，它包含了从基本的层到复杂的汇荟萃构所需的一切。以下是一些中枢组件的概览：

(1) 层（Layers）：包括但不限于二维卷积层Conv2d，全贯串层Linear，以及管制序列数据的口角期挂牵单位LSTM。

(2) 激活函数：如ReLU，用于引入非线性，匡助模子学习更复杂的格式。

(3) 蚀本函数（Losses）：举例CrossEntropyLoss，常用于分类问题，以及MSELoss，适用于回想问题。

(4) 归一化：如BatchNorm2d，用于升迁锤真金不怕火速率和透露性。

(5) 池化层：举例MaxPool2d，用于裁汰特征图的维度，索求遑急特征。

(6) 序列：Sequential，用于按划定包装多个层结构。

底下让咱们通过一些示例代码来更直不雅地了解如何使用这些组件：

通过今天的讲明，咱们对torch.nn模块有了更真切的了解。咱们学习了如何使用不同类型的层来构建神经辘集，如何给与恰当的蚀本函数来锤真金不怕火模子，以及如何使用归一化和激活函数来优化辘集的证实。

不才一次的课程中，咱们将转向另一个要道的模块——torch.optim。这个模块包含了多种优化算法，它们是锤真金不怕火神经辘集时调度参数的中枢用具。咱们将学习如何使用这些优化器来加快模子的锤真金不怕火历程。