深度学习与PyTorch入门实战 - 27. MLP网络层

以下是对文档内容的总结： 该文档主要介绍了使用PyTorch构建多层感知机（MLP）网络的方法，重点包括两种定义网络的方式和网络层的实现。以下是核心内容： 1. **Function-style API** - 使用`nn.Sequential`快速定义网络层，通过堆叠线性层（`nn.Linear`）和激活函数（`nn.ReLU`）构建MLP网络。 - 示例代码展示了如何定义三层网络结构（输入层、隐藏层、输出层）并进行前向传播。 2. **Class-style API** - 通过继承`nn.Module`定义MLP网络类，重写`__init__`方法和`forward`方法。 - 在`__init__`中使用`nn.Sequential`定义网络层结构。 - 在`forward`中实现数据的前向传播过程。 3. **网络层的实现** - 使用`nn.Linear`定义全连接层，层与层之间通过`nn.ReLU`激活函数连接。 - 展示了网络层的输入和输出形状变化示例： - 输入形状：`torch.Size([1, 784])` - 经过第一层`nn.Linear(784, 256)`后：`torch.Size([1, 256])` - 经过第二层`nn.Linear(256, 128)`后：`torch.Size([1, 128])` - 经过第三层`nn.Linear(128, 10)`后：`torch.Size([1, 10])` 4. **训练流程** - 定义优化器（`optim.SGD`）、损失函数（`nn.CrossEntropyLoss`）。 - 通过循环训练数据，实现前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 总结：文档详细介绍了PyTorch中MLP网络的定义和训练方法，既提供了快速定义网络的方式，也展示了自定义网络类的实现过程，并通过层的形状变化说明了数据的流动过程。