我剛剛開始學習機器學習相關的內容,在自己試著做一些小東西的時候發(fā)現(xiàn),網(wǎng)上的pytorch內容只輸入了一個特征,可能是我的關鍵詞不對。如果我要使用pytorch創(chuàng)建一個模型的話,要怎么輸入多個特征來達到更好的計算效果呢?
如下,想做一個判斷加密類型的分類器,一個密文的類型可以通過字符類型和密文長度來判斷,但是現(xiàn)在我只能輸入一個特征,字符類型。
class PasswordClassifier(nn.Module):
def __init__(self, i_char, o_labels):
super(PasswordClassifier, self).__init__()
self.l_char = nn.Linear(i_char, o_labels)
def forward(self, f_char):
return self.linear(f_char)
model = PasswordClassifier(CHARS_LEN, len(LABELS_INDEX))
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LEARNING_RATE)
現(xiàn)在我想再輸入一個密文長度特征,我應該怎么給我的模型添加輸入特征和損失函數(shù)等內容讓模型更好的聯(lián)系到輸出標簽上?
在問這個問題之前,我還不是很了解 nn.module 這個類,與 pytorch 的一些基礎知識
在pytorch的 nn.Module
類中,初始化 __init__
的時候傳入的是各個層的特征數(shù)。
以我拿的分類器為例子來說,這個分類器很簡單,網(wǎng)絡中沒有太多的層次,就是做了一個線性回歸的操作。傳入的i_char
為輸入特征個數(shù),o_labels
為輸入特征個數(shù)。比如,我的特征有密文類型和密文長度,密文類型產生的特征(先不算符號)有26 + 26 + 10 = 62個,這時候我還想要添加1個密文長度的特征,這時候就特征就有63個。
每次調用這個類也就是它的 __call__
的時候,這個函數(shù)會調用 forward
這個函數(shù),并給這個函數(shù)傳入我們調用 model
的時候傳入的內容。這個傳入內容就是特征的相關內容。
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曾工作于聯(lián)想擔任系統(tǒng)開發(fā)工程師,曾在博彥科技股份有限公司擔任項目經(jīng)理從事移動互聯(lián)網(wǎng)管理及研發(fā)工作,曾創(chuàng)辦藍懿科技有限責任公司從事總經(jīng)理職務負責iOS教學及管理工作。
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具有10 年的Java 企業(yè)應用開發(fā)經(jīng)驗。曾經(jīng)歷任德國Software AG 技術顧問,美國Dachieve 系統(tǒng)架構師,美國AngelEngineers Inc. 系統(tǒng)架構師。