使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证方式

上传者: 38638163 | 上传时间: 2021-09-27 19:53:15 | 文件大小: 84KB | 文件类型: PDF
简介 这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 Pytorch 实现,除了层数和参数外,代码都很相似。 Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步: 1 构建网络结构 2 加载数据集 3 训练神经网络(包括优化器的选择和 Loss 的计算) 4 测试神经网络 下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。 项目代码地址:lab1 过程 构建网络结构 神经网络最重要的就是搭建网络,第一步就是定义网络结构。我这里是创建了一个四

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