PyTorchでニューラルネットワークモデルを作成する方法は何ですか？

PyTorchでニューラルネットワークモデルを作成するには、nn.Moduleを継承したクラスを定義し、__init__メソッドとforwardメソッドを実装する必要があります。

以下是一个简单的例子，展示如何创建包含一个全连接层的神经网络模型：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个SimpleNet实例
model = SimpleNet(input_size=10, hidden_size=20, output_size=1)

上記の例では、まず、nn.Moduleを継承したSimpleNetクラスを定義し、__init__メソッドで2つの全結合層を定義しました。forwardメソッドでは、モデルの順方向伝播過程を定義しています。最後に、SimpleNetのインスタンスを作成して、私たちのニューラルネットワークモデルとして使用しました。