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在PaddlePaddle中,可以通过paddle.nn
模块来定义一个深度神经网络结构。以下是一个简单的例子:
import paddle import paddle.nn.functional as F from paddle.vision.models import resnet50 class MyModel(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.resnet = resnet50(pretrained=False) self.fc = paddle.nn.Linear(1000, 10) def forward(self, x): x = self.resnet(x) x = self.fc(x) return x model = MyModel()
在上面的例子中,我们首先导入了paddle
和paddle.nn
模块,然后定义了一个自定义的模型MyModel
,继承自paddle.nn.Layer
。在__init__
方法中,我们首先调用父类的__init__
方法,然后定义了一个预训练的ResNet50模型和一个全连接层。在forward
方法中,我们定义了模型的前向传播逻辑,即将输入数据通过ResNet50模型和全连接层进行计算得到输出。
这样,我们就成功定义了一个简单的深度神经网络结构。在PaddlePaddle中,可以根据具体的需求来定义不同的深度神经网络结构,例如使用不同的网络层、激活函数等。