import torch.nn as nn
from torchinfo import summary
# 构建神经网络类
class Lr_Net(nn.Module):
def __init__(self, dim_in:int, dim_out:int, n_hidden:list):
super(Lr_Net, self).__init__()
for ite in n_hidden:
assert(int == type(ite))
self.Lr = nn.Sequential()
for i in range(len(n_hidden)):
if 0 != i: self.Lr.add_module('Hdd_lr_'+str(i), nn.Linear(n_hidden[i-1], n_hidden[i]))
else: self.Lr.add_module('In_lr',nn.Linear(dim_in, n_hidden[i]))
self.Lr.add_module('Act_'+str(i), nn.ReLU(True))
self.Lr.add_module('Out_lr',nn.Linear(n_hidden[-1], dim_out))
def init_weights(m):
if nn.Linear == type(m):
nn.init.normal_(m.weight.data, mean=0, std=0.1)
self.Lr.apply(init_weights)
def forward(self, x):
return self.Lr(x)
# 示例
model = Lr_Net(2, 8, n_hidden=[64,32,16,16,16])
summary(model)
构建一个全连接神经网络
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