本文介绍了如何使用PyTorch构建一个多层感知机模型，详细阐述了模型定义、损失函数选择、优化器设定以及模型的训练和测试过程，以MNIST数据集为例，展示了深度学习模型的实现步骤。
深度学习已经成为了计算机科学领域中最热门的技术之一。它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了惊人的成果。多层感知机（Multilayer Perceptron，简称MLP）是深度学习的基本组件之一，它由多个全连接层组成，每个层都包含多个神经元。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简洁的多层感知机。
首先，我们需要导入所需的库：
import torch
from torch import nn
接下来，我们定义一个继承自nn.Module的类来构建我们的多层感知机模型：
class MLP(nn.Module):
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