文件名称:
使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证方式
开发工具:
文件大小: 84kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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