Question

只是在这里建立一个简单的神经网络,以尝试nn。由于某种原因,必然会发现这一错误

该守则是:

# Create Model

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # Define Network

        self.stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=3, out_features=8),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(in_features=8, out_features=8),

            nn.ReLU(),

            nn.Linear(in_features=8, out_features=1),

            nn.Sigmoid(),
        )

    def forward(self, x):
        # Define Forward Pass

        return self.stack(x)


# Instance Of Model

model = Net(X_train[:5])

否则:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-f947c74336f3> in <cell line: 31>()
     29 # Instance Of Model
     30 
---> 31 model = Net(X_train[0])

TypeError: Net.__init__() takes 1 positional argument but 2 were given

在这里,我试图测试一下,如果我的模式通过输入我培训数据的头5个数值,而不是在0到1之间找到5个数字,前[0.1、0.2、0.43、0.67、.78],我就犯了上述错误。

Answer 1

你正在向示范建筑商转达你的意见。您在使用<代码>forward方法之前需要立即采用该模型。

model = Net()
out = model(torch.randn(8, 3))

Answer 2

你之所以重新发现这一错误,是因为你将投入帐篷“到早期”。在模型标的形成和初步化时,使用<代码>Net(>)为“模拟造物”,但你的模型还没有成像! 模型设定之后的示范执行权是:

Net(X_train[:5]

但通常我们采取两个步骤:

# Create model
model = Net()
# Now you can call model multiple times...
model(X_train[:5])

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