以下是关于“PyTorch 动态网络以及权重共享实例”的完整攻略，其中包含两个示例说明。

示例1：动态网络

步骤1：导入必要库

在定义动态网络之前，我们需要导入一些必要的库，包括torch。

import torch

步骤2：定义动态网络

在这个示例中，我们使用动态网络来演示如何定义动态网络。

# 定义动态网络
class DynamicNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self, D_in, H, D_out):
        super(DynamicNet, self).__init__()
        self.input_layer = torch.nn.Linear(D_in, H)
        self.middle_layer = torch.nn.Linear(H, H)
        self.output_layer = torch.nn.Linear(H, D_out)

    def forward(self, x):
        h_relu = self.input_layer(x).clamp(min=0)
        for _ in range(np.random.randint(0, 3)):
            h_relu = self.middle_layer(h_relu).clamp(min=0)
        y_pred = self.output_layer(h_relu)
        return y_pred

步骤3：使用动态网络进行训练

使用定义的动态网络进行训练。

# 使用动态网络进行训练
X = torch.randn(100, 100)
y = torch.randn(100, 10)
model = DynamicNet(100, 100, 10)
criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4, momentum=0.9)
for t in range(500):
    y_pred = model(X)
    loss = criterion(y_pred, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 输出结果
print('Training completed successfully!')

步骤4：结果分析

使用动态网络可以方便地定义动态的神经网络。在这个示例中，我们使用动态网络进行了训练，并成功地输出了结果。

示例2：权重共享

步骤1：导入必要库

在定义权重共享之前，我们需要导入一些必要的库，包括torch。

import torch

步骤2：定义权重共享

在这个示例中，我们使用权重共享来演示如何定义权重共享。

# 定义权重共享
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10)
        self.shared_weights = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        x = torch.nn.functional.max_pool2d(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        x = self.shared_weights(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

步骤3：使用权重共享进行训练

使用定义的权重共享进行训练。

# 使用权重共享进行训练
X = torch.randn(100, 1, 32, 32)
y = torch.randn(100, 10)
model = Net()
criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4)
for t in range(500):
    y_pred = model(X)
    loss = criterion(y_pred, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 输出结果
print('Training completed successfully!')

步骤4：结果分析

使用权重共享可以方便地共享神经网络的权重。在这个示例中，我们使用权重共享进行了训练，并成功地输出了结果。

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