PyTorch实现多层感知机（MLP）

最新推荐文章于 2025-05-29 17:37:14 发布
最新推荐文章于 2025-05-29 17:37:14 发布
阅读量413 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： pytorch 人工智能 python 机器学习-深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CqpFsharp/article/details/133309187
本文介绍了如何使用PyTorch实现一个多层感知机（MLP）模型，包括模型构建、超参数设置、数据预处理、训练和评估过程。通过实例展示了MLP在解决分类问题上的应用。

多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）是一种常用的前向人工神经网络模型，用于解决分类和回归问题。本文将使用PyTorch库来实现一个简单的MLP模型，并展示如何训练和评估模型。

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

接下来，我们定义一个MLP类来构建模型。MLP由输入层、隐藏层和输出层组成。每个层都由全连接层（Linear）和激活函数（ReLU）组成。


                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

                  了解本专栏
                  
                  
                    
                  订阅专栏 解锁全文
                   
                

        


    



                



	

		

			

				
					
pytorch 实现MLP（多层感知机）

				
			

			

				

					robator的专栏
				

				

					12-09
					
					3万+
					
				

			

		

		

			
				
pytorch 实现多层感知机，主要使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)，因为torch.nn.Linear是全连接的层，就代表MLP的全连接层

本文实例MNIST数据，输入层28×28=784个节点，2个隐含层，隐含层各100个，输出层10个节点

开发平台，windows 平台，python 3.8.5，torch版本1.8.1+cpu


#minist 用MLP实现，MLP也是使用pytorch实现的
import torchvision
impo

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
【深度学习入门系列】 pytorch实现多层感知机（MLP）（内含分类、回归任务实例）

					
热门推荐

				
			

			

				

					如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
				

				

					04-24
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
先明确了BP、BP神经网络、MLP的概念，讨论了三者的区别和联系。
之后用pytorch搭建多层感知机神经网络，这部分主要针对新手小白，以实战为主。内含2023年美赛春季赛Y题改变回归实例和一个反骗保欺诈分类实例。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
多层感知机 MLP-pytorch实现

				
			

			

				

					scar2016的博客
				

				

					11-25
					
					2182
					
				

			

		

		

			
				
文章目录1.多层感知机理论2.多层感知机代码-pytorch3.运行结果
1.多层感知机理论
2.多层感知机代码-pytorch
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Project: zc
# @Author: zc
# @File name: MLP-FROM-SCRATCH
# @Create time: 2021/11/25 13:20

# 1.导入数据库
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


			
		

	





	

		

			

				
					
多层感知机（MLP）实战教程：使用PyTorch实现

				
			

			

				

					qq_28413709的博客
				

				

					10-18
					
					4450
					
				

			

		

		

			
				
在本次实战案例中，我们可以看到，即使是一个相对简单的模型，也能够成功完成原本需要人类智慧才能实现的任务。那么如果我们可以设计出更复杂的模型，投喂更广泛的数据是不是模型的能力会超过人类呢。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Pytorch 实现 MLP

				
			

			

				

					CICI❤️的博客
				

				

					11-11
					
					2123
					
				

			

		

		

			
				
torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。nn构建于 Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。
nn.functional，这个包中包含了神经网络中使用的一些常用函数，这些函数的特点是，不具有可学习的参数(如ReLU，pool，DropOut等)，这些函数可以放在构造函数中，也可以不放，但是这里建议不放。
定义一个网络
PyTorch中已经为我们准备好了现成的网络模型，只要继承nn...

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch实现多层感知机

					
最新发布

				
			

			

				

					天涯雨的博客
				

				

					05-29
					
					795
					
				

			

		

		

			
				
PyTorch实现多层感知机

			
		

	





	

		

			

				
					
基于Pytorch实现多层感知机（MLP）模型用于MNIST手写数字识别

				
			

			

				

					09-06
				

			

		

		

			
				
1. 基于Pytorch实现多层感知机（MLP）模型实现MNIST手写数字识别 2. 注释十分详细

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch-多层感知机MLP

				
			

			

				

					我渊啊我渊啊的博客
				

				

					07-03
					
					550
					
				

			

		

		

			
				
MLP

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch深度学习网络（一：MLP）

				
			

			

				

					moyao_miao的博客
				

				

					08-26
					
					827
					
				

			

		

		

			
				
全连接神经网络，又称多层感知机（MLP），是深度学习最基础的神经网络。全连接神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层构成。

			
		

	





	

		

			

				
					
简单多层感知机（MLP)--pyTorch实现

				
			

			

				

					weixin_43644231的博客
				

				

					02-18
					
					4730
					
				

			

		

		

			
				
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图最简单的MLP：

上图模型pyTorch代码：
import torch
from torch.nn import functional as F

x = torch...

			
		

	





	

		

			

				
					
关于Pytorch的MLP模块实现方式

				
			

			

				

					09-18
				

			

		

		

			
				
今天小编就为大家分享一篇关于Pytorch的MLP模块实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

			
		

	





	

		

			

				
					
使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证方式

				
			

			

				

					12-23
				

			

		

		

			
				
简介
这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。
Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步：
1 构建网络结构
2 加载数据集
3 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算）
4 测试神经网络
下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。
项目代码地址：lab1
过程
构建网络结构
神经网络最重要的就是搭建网络，第一步就是定义网络结构。我这里是创建了一个四

			
		

	





	

		

			

				
					
简单多层感知机（MLP)–pyTorch实现

				
			

			

				

					01-06
				

			

		

		

			
				
多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图最简单的MLP：

上图模型pyTorch代码：
import torch
from torch.nn import functional as F
x = torch.randn(1, 10)  # 输入x的特征有10个
w = torch.randn(3, 10, requires_grad=True)  # 一个隐藏层，节点个数为3
b = torch.rand

			
		

	





	

		

			

				
					
完整代码数据与注释：PyTorch、多层感知机（MLP）实现细胞聚类

				
			

			

				

					m0_46573428的博客
				

				

					02-09
					
					2016
					
				

			

		

		

			
				
细胞聚类是生物信息学和医学研究中的关键问题之一。通过对细胞数据进行聚类，我们可以识别潜在的生物学群体，并更好地理解细胞之间的关系。本项目旨在通过构建一个基于PyTorch的MLP模型，实现对细胞数据的自动聚类。

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch之MLP

				
			

			

				

					江边小客的博客
				

				

					07-24
					
					2804
					
				

			

		

		

			
				
吼吼哈嘿

			
		

	





	

		

			

				
					
使用Pytorch库实现的简单的多层感知机（MLP）

				
			

			

				

					weixin_64123373的博客
				

				

					08-30
					
					370
					
				

			

		

		

			
				
这是一个通用的前馈神经网络，其中信息从输入层流向输出层。

			
		

	





	

		

			

				
					
pytorch创建MLP模型及pytorch模型转onnx方法总结

				
			

			

				

					NUAA1703的博客
				

				

					09-15
					
					1011
					
				

			

		

		

			
				
本例从头训练了mlp模型，然后使用不同的方式保存成pth，最后使用torch.onnx成功转出onnx模型。

			
		

	





	

		

			

				
					
实现多层神经网络MLP（Pytorch 05）

				
			

			

				

					March_A的博客
				

				

					03-24
					
					2472
					
				

			

		

		

			
				
因为我们忽略了空间结构，所以我们使用reshape将每个二维图像转换为一个长度为num_inputs的向量。因此在这里我们直接使用高级API中的内置函数来计 算softmax和交叉熵损失。

			
		

	





	

		

			

				
					
用PyTorch实现多层感知机（MLP）

				
			

			

				

					DkVhdl的博客
				

				

					09-17
					
					369
					
				

			

		

		

			
				
这个例子只是MLP模型的一个简单应用，实际中可以通过增加隐藏层、调整层的大小和添加正则化等技术来改进模型的性能。此外，PyTorch还提供了许多其他功能，如自定义损失函数、学习率调度器和模型保存等，可以根据具体需求进行进一步的扩展和优化。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简单的MLP模型，并对其进行训练和测试。通过定义模型结构、准备数据、训练模型和评估模型，我们可以使用PyTorch快速构建和训练MLP模型，并在分类问题上进行预测。现在，我们可以创建MLP模型的实例，并定义损失函数和优化器。

			
		

	





	

		

			

				
					
深度学习入门：Python与PyTorch实现多层感知机

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
"本文主要介绍了多层感知机（MLP）在深度学习中的应用，以及如何使用Python和PyTorch实现。文中通过图像展示了ReLU激活函数的非线性特性，并提供了一个简单的绘图函数用于观察这种特性。"  多层感知机（Multilayer ...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		评论	
	

  
	




  

    

      添加红包
      
    

    

      

        
        

          
          
        

        
请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
            点击重新获取
          

        

        
扫码支付

      

      

        
          
            
          
          
        
      

      

        
        钱包余额
          0
          

            
            

              

                
抵扣说明：

                
 1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

              

            

          

      

      余额充值