【动手学习深度学习】逐行代码解析合集

07多层感知机的简洁实现

视频链接：动手学习深度学习–softmax回归简洁实现
课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/
教材：https://zh-v2.d2l.ai/

1、代码

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

"====================1、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。
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)

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

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

"====================2、小结===================="
# (1)我们可以使用高级API更简洁地实现多层感知机。
# (2)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。