多层感知机的简洁实现¶

In [1]:

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l

模型¶

与softmax回归的简洁实现相比， 唯一的区别是我们添加了2个全连接层（之前我们只添加了1个全连接层）。 第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。 第二层是输出层。

In [2]:

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) # 均值为0，标准差为0.01

net.apply(init_weights);

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) # 均值为0，标准差为0.01 net.apply(init_weights);

训练过程的实现与我们实现softmax回归时完全相同， 这种模块化设计使我们能够将与模型架构有关的内容独立出来。

In [3]:

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)

In [4]:

train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

小结¶

• 我们可以使用高级API更简洁地实现多层感知机。
• 对于相同的分类问题，多层感知机的实现与softmax回归的实现相同，只是多层感知机的实现里增加了带有激活函数的隐藏层。

练习¶

1. 尝试添加不同数量的隐藏层（也可以修改学习率），怎么样设置效果最好？
2. 尝试不同的激活函数，哪个效果最好？
3. 尝试不同的方案来初始化权重，什么方法效果最好？

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