PyTorch 模型教程

PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究和开发。本教程将介绍一些常用的 PyTorch 模型，帮助您快速上手。

常见模型

卷积神经网络 (CNN)

CNN 是处理图像数据的常用模型。

以下是一个简单的 CNN 模型示例：

import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 7 * 7, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.maxpool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 7 * 7)
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

循环神经网络 (RNN)

RNN 用于处理序列数据，如时间序列或文本。

以下是一个简单的 RNN 模型示例：

import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        output, _ = self.rnn(x)
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

长短期记忆网络 (LSTM)

LSTM 是一种特殊的 RNN，可以处理长期依赖问题。

以下是一个简单的 LSTM 模型示例：

import torch.nn as nn

class SimpleLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleLSTM, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        output, _ = self.lstm(x)
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

学习资源

如果您想了解更多关于 PyTorch 的知识，可以访问以下链接：