这篇文章主要讲解了“Pytorch多层感知机的实现方法”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Pytorch多层感知机的实现方法”吧！

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import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
import torchvision
from torchvision import transforms

num_inputs=784
num_outputs=10
num_hiddens=256

mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
batch_size = 256

train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_test, batch_size=batch_size, shuffle=False)

def evalute_accuracy(data_iter,net):
    acc_sum,n=0.0,0
    for X,y in data_iter:
        acc_sum+=(net(X).argmax(dim=1)==y).float().sum().item()
        n+=y.shape[0]
    return acc_sum/n

def train(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,params=None,lr=None,optimizer=None):
    for epoch in range(num_epochs):
        train_l_sum,train_acc_sum,n=0.0,0.0,0
        for X,y in train_iter:
            y_hat=net(X)
            l=loss(y_hat,y).sum()

            if optimizer is not None:
                optimizer.zero_grad()
            elif params is not None and params[0].grad is not None:
                for param in params:
                    param.grad.data.zero_()
            l.backward()
            optimizer.step()  # “softmax回归的简洁实现”一节将用到
            train_l_sum+=l.item()
            train_acc_sum+=(y_hat.argmax(dim=1)==y).sum().item()
            n+=y.shape[0]
        test_acc=evalute_accuracy(test_iter,net);
        print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f'
              % (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc))

class Faltten(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Faltten, self).__init__()
    def forward(self,x):
        return x.view(x.shape[0],-1)

net =nn.Sequential(
    Faltten(),
    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)

batch_size=256
loss=torch.nn.CrossEntropyLoss()

optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.5)

num_epochs=5

train(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,None,None,optimizer)

感谢各位的阅读，以上就是“Pytorch多层感知机的实现方法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Pytorch多层感知机的实现方法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

本文题目：Pytorch多层感知机的实现方法
本文路径：http://azwzsj.com/article/phoees.html