关于pytorch中全连接神经网络搭建两种模式详解

1. 理解全连接神经网络

全连接神经网络（FCN）是一种常见的神经网络结构，也被称为多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）。在全连接神经网络中，每个神经元与上一层的所有神经元相连接，也与下一层的所有神经元相连接。这个结构使得全连接神经网络能够捕捉输入数据中的复杂非线性关系。

2. 搭建全连接神经网络的两种模式

2.1 Sequential模式

在PyTorch中，可以使用Sequential模式来搭建全连接神经网络。Sequential模式允许我们按照顺序添加各个层，并以此构建一个完整的神经网络。

下面是使用Sequential模式搭建全连接神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
# 定义全连接神经网络的层数和节点数
input_size = 784
hidden_size = 128
output_size = 10
# 使用Sequential模式搭建全连接神经网络
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, output_size),
    nn.Softmax(dim=1)
)

在上述代码中，我们首先定义了全连接神经网络的输入节点数、隐藏层节点数和输出节点数。然后使用Sequential模式将各个层按照顺序添加到模型中。nn.Linear代表全连接层，nn.ReLU代表激活函数ReLU，nn.Softmax代表输出层的激活函数。

2.2 Module模式

除了Sequential模式外，PyTorch还提供了Module模式，它允许我们以面向对象的方式构建神经网络。

下面是使用Module模式搭建全连接神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
# 自定义全连接神经网络
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.softmax(out)
        return out
# 创建全连接神经网络实例
model = NeuralNetwork(input_size, hidden_size, output_size)

在上述代码中，我们首先定义了一个名为NeuralNetwork的自定义神经网络类。在类的初始化方法__init__中，我们定义了各个层的实例（全连接层、激活函数），并在forward方法中定义了网络的前向传播过程。

最后，我们可以通过实例化自定义神经网络类来创建全连接神经网络模型。

3. 总结

本文主要介绍了在PyTorch中搭建全连接神经网络的两种模式：Sequential模式和Module模式。Sequential模式适用于简单的、按顺序连接的神经网络，而Module模式适用于复杂的、具有复杂连接方式的神经网络。通过使用这两种模式，我们可以很方便地构建出适用于不同任务的全连接神经网络模型。