本文是上一篇AI智能体研发之路-模型篇(四):一文入门pytorch开发的番外篇,对上文中pytorch的网络结构和tensorflow的模型结构部分进一步详细对比与说明(水一篇为了得到当天的流量卷哈哈,如果想更详细的了解pytorch,辛苦移步上一篇哈。
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(ThreeLayerDNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 第一层全连接层
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) # 第二层全连接层
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 输出层
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
首先定义了一个名为`ThreeLayerDNN`的类,它是基于PyTorch框架的,用于构建一个具有三个全连接层(也称为密集层)的深度神经网络,特别适用于二分类问题。下面是对代码的详细解释:
综上所述,这段代码构建了一个基础的神经网络结构,适合进行二分类任务,通过全连接层提取特征,并使用Sigmoid函数将网络输出转换为概率估计。
model = Sequential([
Dense(512, input_shape=(X_train.shape[1],)), # 第一层
Activation('relu'),
Dense(512), # 第二层
Activation('relu'),
Dense(1), # 输出层
Activation('sigmoid') # 二分类使用sigmoid
])
使用Keras库(现在是TensorFlow的一个部分)定义了一个简单的深度学习模型,具体来说是一个顺序(Sequential)模型,适用于进行二分类任务。下面是对这段代码的详细解释:
Dense(512, input_shape=(X_train.shape[1],))
: 第一层,有512个神经元,input_shape=(X_train.shape[1],)
指定了输入数据的形状,这里假设X_train
是一个二维数组,其中每一行是一个样本,X_train.shape[1]
表示每个样本的特征数量。Dense(512)
: 第二层,同样有512个神经元,由于是在Sequential模型中,它自动接收前一层的输出作为输入。Dense(1)
: 输出层,只有一个神经元,适用于二分类问题。Activation('relu')
: 使用ReLU(Rectified Linear Unit)作为激活函数,它在输入大于0时输出输入值,小于0时输出0,有助于解决梯度消失问题。Activation('sigmoid')
: 二分类任务中,输出层常用sigmoid激活函数,将输出映射到(0, 1)之间,便于解释为概率。两种框架在定义模型结构时思路基本相同,pytorch基于动态图,更加灵活。tensorflow基于静态图,更加稳定。