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# 3.3 – 快速搭建回归神经网络
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Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.
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## 快速搭建
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我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络.
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```py
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class Net(torch.nn.Module):
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def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
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super(Net, self).__init__()
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self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
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self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
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def forward(self, x):
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x = F.relu(self.hidden(x))
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x = self.predict(x)
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return x
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net1 = Net(1, 10, 1) # 这是我们用这种方式搭建的 net1
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```
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我们用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构, 然后对其进行了修改, 不过还有更快的一招, 用一句话就概括了上面所有的内容!
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```py
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net2 = torch.nn.Sequential(
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torch.nn.Linear(1, 10),
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torch.nn.ReLU(),
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torch.nn.Linear(10, 1)
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)
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```
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我们再对比一下两者的结构:
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```py
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print(net1)
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"""
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Net (
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(hidden): Linear (1 -> 10)
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(predict): Linear (10 -> 1)
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)
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"""
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print(net2)
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"""
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Sequential (
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(0): Linear (1 -> 10)
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(1): ReLU ()
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(2): Linear (10 -> 1)
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)
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"""
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```
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我们会发现 net2 多显示了一些内容, 这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了, 但是 net1 中, 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了, 相比 net2 , net1 的好处就是, 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程, 比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程, 相信 net2 这种形式更适合你.
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所以这也就是在我 [github 代码](https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/303_build_nn_quickly.py) 中的每一步的意义啦.
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文章来源：[莫烦](https://morvanzhou.github.io/) |