机器学习之多层感知机 MLP简洁实现 《动手深度学习》实例

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🎈 作者： Linux猿

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本篇文章主要介绍《动手深度学习》实例中的多层感知机 MLP 的简洁实现。

一、代码实现

多层感知机（MLP）的简洁实现如下所示。

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

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1. 设置网络模型
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# nn.Sequential() 用于网络模型的各层
# nn.Flatten() 它用来将输入张量展平为 [batch_size, features] 的形式
# nn.Linear() 用于设置网络中的全连接层，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量
# https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13366939.html
net = nn.Sequential(nn.Flatten(),   # 输入的是 [batch_size, n, m], 经过 nn.Flatten 后变为 [batch_size, nxm], 其中, n和m分别为图像的行和列
                    # [batch_size, in_features], [batch_size, out_features]
                    nn.Linear(784, 256),
                    # 激活函数 ReLU(x) = max(0,x)
                    nn.ReLU(),
                    # [batch_size, in_features], [batch_size, out_features]
                    nn.Linear(256, 10))

'''
2. 设置和应用权重
'''
# 用于初始化权重
def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

# 用于初始化权重
net.apply(init_weights)


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3. 设置超参数、损失函数、优化函数
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batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10
# 交叉熵损失函数，一般用于多分类
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)

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4. 训练模型
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# 获取训练集和测试集
# load_data_fashion_mnist 函数加载 Fashion-MNIST 数据集（服饰数据集）
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

# 训练模型
d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
d2l.plt.show()

二、代码解析

在上述代码中，需要注意的是 nn.Flatten() 函数，默认情况下将输入的多维矩阵除第一维度外的部分扩展为一维，例如：假设有 n,m,k 的多维矩阵，调用 nn.Flatten() 后变成 n, m\*k 的矩阵。上述代码中，大多数都是调用的封装的函数，可以通过调节超参数以及替换对应的函数（例如：激活函数替换）来提升训练精度。

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