《動手學深度學習》之多層感知機

先看看多層感知機的定義

多層感知機

和softmax回歸唯一的不同在於

我們多加了乙個全連線層作為隱藏層。

它的隱藏單元個數為256，並使用relu函式作為啟用函式。

import torch

from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
import d2lzh_pytorch as d2l
#定義模型
num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256
net = nn.sequential(
d2l.flattenlayer(),
nn.linear(num_inputs, num_hiddens),
nn.relu(),
nn.linear(num_hiddens, num_outputs), 
)for params in net.parameters():
init.normal_(params, mean=0, std=0.01)
#讀取資料並訓練模型
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
loss = torch.nn.crossentropyloss()
optimizer = torch.optim.sgd(net.parameters(), lr=0.5)
num_epochs = 5
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, none, none, optimizer)

《動手學深度學習》多層感知機

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