I'm trying to understand PyTorch, but my brain hurts at this point. Can you explain this Python code for me?

class Network(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 3) 
        self.fc2 = nn.Linear(3, 2)
system
Estou tentando entender Pytorch, mas meu cérebro dói neste momento.Você pode explicar esse código Python para mim?

Rede de classe (nn.module):
    def __init __ (self):
        super () .__ init __ ()
        self.fc1 = nn.Linear (4, 3)
        self.fc2 = nn.Linear (3, 2)
user
Absolutamente!O que você vê nesse código Python é o início de uma rede neural construída em pytorch.Começa criando uma classe Python chamada `Network` que usa a herança para adotar as propriedades e métodos da classe` nn.module`, que é a classe base de Pytorch para redes neurais.Quando você cria um modelo de rede neural, ele também deve ter `nn.module` como uma subclasse.A próxima linha usa a função `__init __ ()` para atribuir à classe os parâmetros padrão que ele precisa funcionar, que sempre começam com o 'self' para representar a própria classe e permitir o acesso a todos os parâmetros da classe.A função `__init __ ()` define os atributos `super () .__ init __ ()`, `self.fc1` e` self.fc2`, de onde `super () .__ init __ ()` garantirá que a classe herda dea classe base.Os atributos `.fc1` e` .fc2` são as duas primeiras camadas totalmente conectadas da rede neural, que são definidas com `nn.linear ()` usando o tamanho dos recursos de entrada e saída como parâmetros.Nesse caso, a primeira camada terá um tamanho de entrada de 4 e um tamanho de saída de 3, e a segunda camada terá um tamanho de entrada de 3 e um tamanho de saída de 2. Se uma terceira camada for adicionada, `.fc3`Provavelmente teria um tamanho de entrada de 2 da saída da segunda camada.Deixe -me saber se isso estiver claro.Caso contrário, posso explicar mais!
assistant
<|system|>
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<|user|>
Estou tentando entender Pytorch, mas meu cérebro dói neste momento.Você pode explicar esse código Python para mim?

Rede de classe (nn.module):
    def __init __ (self):
        super () .__ init __ ()
        self.fc1 = nn.Linear (4, 3)
        self.fc2 = nn.Linear (3, 2)</s>
<|assistant|>
Absolutamente!O que você vê nesse código Python é o início de uma rede neural construída em pytorch.Começa criando uma classe Python chamada `Network` que usa a herança para adotar as propriedades e métodos da classe` nn.module`, que é a classe base de Pytorch para redes neurais.Quando você cria um modelo de rede neural, ele também deve ter `nn.module` como uma subclasse.A próxima linha usa a função `__init __ ()` para atribuir à classe os parâmetros padrão que ele precisa funcionar, que sempre começam com o 'self' para representar a própria classe e permitir o acesso a todos os parâmetros da classe.A função `__init __ ()` define os atributos `super () .__ init __ ()`, `self.fc1` e` self.fc2`, de onde `super () .__ init __ ()` garantirá que a classe herda dea classe base.Os atributos `.fc1` e` .fc2` são as duas primeiras camadas totalmente conectadas da rede neural, que são definidas com `nn.linear ()` usando o tamanho dos recursos de entrada e saída como parâmetros.Nesse caso, a primeira camada terá um tamanho de entrada de 4 e um tamanho de saída de 3, e a segunda camada terá um tamanho de entrada de 3 e um tamanho de saída de 2. Se uma terceira camada for adicionada, `.fc3`Provavelmente teria um tamanho de entrada de 2 da saída da segunda camada.Deixe -me saber se isso estiver claro.Caso contrário, posso explicar mais!</s>
