Семинар: Создание нейронной сети на Pytorch

Семинар. Нейронная сеть на Pytorch

Прежде чем начать создание нейронной сети на Pytorch, необходимо убедиться, что у вас установлен Python и Pytorch. Если вы еще не установили Pytorch, вы можете сделать это с помощью следующей команды:

pip install torch torchvision torchaudio

После установки Pytorch давайте создадим нейронную сеть. Ниже приведен пример создания простой нейронной сети с одним скрытым слоем.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# Создание примерных данных
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# Преобразование данных в тензоры
X = torch.Tensor(X)
y = torch.Tensor(y).view(-1, 1)

# Создание нейронной сети
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(2, 3)
        self.layer2 = nn.Linear(3, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.sigmoid(self.layer1(x))
        x = torch.sigmoid(self.layer2(x))
        return x

# Обучение нейронной сети
model = NeuralNetwork()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(X)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# Проверка работы нейронной сети
with torch.no_grad():
    print(model(X).round())

Это простой пример создания нейронной сети на Pytorch. В данном случае мы создали нейронную сеть с одним скрытым слоем и использовали функцию активации сигмоид для обоих слоев. Мы также использовали среднеквадратичную ошибку в качестве функции потерь и стохастический градиентный спуск в качестве оптимизатора.

Мы обучили нейронную сеть на примерных данных и проверили ее работоспособность, выведя округленные предсказания модели.

Этот пример дает вам базовое представление о том, как создать нейронную сеть на Pytorch. Однако, существует множество других возможностей и методов обучения нейронных сетей на Pytorch, которые вы можете изучить и применить в своих проектах. Надеемся, что этот семинар поможет вам начать работу с Pytorch и построить более сложные нейронные сети в будущем.