先用最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后加上批标准化验证是否有效
首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet，命名为net.py
import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn,optim
from torch.utils.data import DataLoader
fr
当使用pytorch写网络结构的时候，本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少？一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推，但是总是算错。
后来发现，写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。
全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了，现在看nn.Linear(？？？, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢？
请看下文详解。
class Alex
MNIST数据集用全连接层实现
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torch import optim
import torchvision
from matplotlib import pyplot as plt
def plot_curve(data):
fig = plt.figure()
plt.plot(range(len(data)), data,
