使用Pytorch搭建模型的步骤

本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的)。还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制了Numpy的特性(但还有一些特性不支持),怪不得热度上升得这么快。 1 模型定义 和TF很像,Pytorch也通过继承父类来搭建自定义模型,同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call(),在Pytorch中则是__init__()和forward()。功能类似,都分别是初始化模型内部结构和进行推理。其它功能比如计算loss和训练函数,你也可以继承在里面,当然这是可选的