Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)
更新時(shí)間：2021年10月11日 15:47:11 作者：Supre_yuan
這篇文章主要為大家講解了Python深層學(xué)習(xí)中pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)的簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)方式，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助
我們可以通過(guò)高級(jí)API更簡(jiǎn)潔地實(shí)現(xiàn)多層感知機(jī)。
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l
模型
與softmax回歸的簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)相比，唯一的區(qū)別是我們添加了2個(gè)全連接層。第一層是隱藏層，它包含256個(gè)隱藏單元，并使用了ReLU激活函數(shù)。第二層是輸出層。
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights)
訓(xùn)練過(guò)程的實(shí)現(xiàn)與我們實(shí)現(xiàn)softmax回歸時(shí)完全相同，這種模塊化設(shè)計(jì)使我們能夠?qū)⑴c和模型架構(gòu)有關(guān)的內(nèi)容獨(dú)立出來(lái)。
batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 # 批量大小為256，學(xué)習(xí)率為0.1，類型為10 loss = nn.CrossEntropyLoss() # 使用交叉熵?fù)p失函數(shù) trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) # 開始訓(xùn)練
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
以上就是Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機(jī)簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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