Torch中的神经网络模块包括：
-
nn.Module：神经网络模块的基类，所有自定义的神经网络模块都应该继承自该类。
-
nn.Linear：全连接层，将输入和权重矩阵相乘，并添加偏置项。
-
nn.Conv2d：二维卷积层，对输入数据进行二维卷积操作。
-
nn.ReLU：ReLU激活函数。
-
nn.Sigmoid：Sigmoid激活函数。
-
nn.Dropout：随机失活层，用于防止过拟合。
-
nn.MaxPool2d：二维最大池化层。
-
nn.BatchNorm2d：二维批标准化层。
除了上述模块外，Torch还提供了许多其他的神经网络模块，如RNN、LSTM、GRU等循环神经网络模块，以及各种损失函数模块、优化器模块等。这些模块可以方便地用来构建各种类型的神经网络模型。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 55@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。转转请注明出处：https://www.szhjjp.com/n/946225.html
