用PyTorch实现多层感知机（MLP）

最新推荐文章于 2025-05-29 17:37:14 发布
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文章标签： pytorch 人工智能 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DkVhdl/article/details/132954388
本文介绍了如何使用PyTorch实现一个多层感知机（MLP）模型，包括定义模型结构、准备数据、训练和测试模型。示例展示了从创建自定义MLP模型到应用交叉熵损失函数和SGD优化器进行训练的过程。

多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）是一种经典的人工神经网络模型，常用于解决分类和回归问题。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。

首先，我们需要导入PyTorch库和其他必要的模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

接下来，我们定义MLP模型的结构。MLP由多个全连接层（Fully Connected Layer）组成，每个全连接层都包含一组权重和偏置。我们可以通过继承nn.Module类来创建自定义的MLP模型。

class MLP(</
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本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
PyTorch学习笔记（五）——多层感知机的实现
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目录一、torchvision简介一、FashionMNIST数据集 一、torchvision简介 有不少基于 Pytorch 的工具箱都非常实用，例如处理自然语言的 torchtext，处理音频的 torchaudio 以及处理图像视频的 torchvision。 torchvision 主要包含了一些流行的数据集，模型架构和常用的图像转换功能等。本节将聚焦于数据集的使用以及相关的图像转换功能。 一、FashionMNIST数据集 ...
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pytorch 实现MLP（多层感知机）
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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
Pytorch 实现 MLP
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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
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PyTorch实现多层感知机
PyTorch实现多层感知机（MLP）
CqpFsharp的博客
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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。至此，我们完成了一个简单的MLP模型的实现。通过使用PyTorch库，我们可以方便地构建、训练和评估神经网络模型。在定义类后，我们需要设置一些超参数，包括输入大小、隐藏层大小、输出类别数量、学习率和训练轮数等。现在，我们可以开始构建模型、定义损失函数和优化器，并进行模型训练。
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
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实现多层神经网络MLP（Pytorch 05）
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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。
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
【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）
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。
简单多层感知机（MLP)--pyTorch实现
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完整代码数据与注释：PyTorch、多层感知机（MLP）实现细胞聚类
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文章目录前言一、网络主体构建1.网络构建1.网络结构可视化二、数据集构建与网络训练1.数据集构建2.网络训练三、网络评估总结 前言 MLP是一种常用的前馈神经网络，使用了BP算法的MLP可以被称为BP神经网络。MLP的隐节点采用输入向量与权向量的内积作为激活函数的自变量，激活函数采用Relu函数。各参数对网络的输出具有同等地位的影响，因此MLP是对非线性映射的全局逼近。除了使用Sklearn提供的MLPRegressor函数以外，我们可以通过Pytorch建立自定义程度更高的人工神经网络。本文将不再对ML
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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】PyTorch -多层感知机（MLP）的从零开始实现
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学习教材： 动手学深度学习 PYTORCH 版(DEMO) (https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch) PDF 制作by [Marcus Yang](https://github.com/chenyang1999) 直接代码： import torch from torch import nn from torch.nn import init import random from IPython import display from mat
使用Python和PyTorch实现多层感知机（MLP）
最新发布
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### 使用 Python 和 PyTorch 实现多层感知机（MLP） 以下是一个完整的代码示例，展示如何使用 Python 和 PyTorch 实现一个多层感知机（MLP），并将其应用于 Fashion-MNIST 数据集的分类任务。代码包括环境准备、模型定义、训练过程和动态绘图工具的实现[^1]。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt # 环境准备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False) # 定义 MLP 模型 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) # 输入层到隐藏层1 self.fc2 = nn.Linear(128, 64) # 隐藏层1到隐藏层2 self.fc3 = nn.Linear(64, 10) # 隐藏层2到输出层 def forward(self, x): x = x.view(-1, 28 * 28) # 展平输入数据 x = torch.relu(self.fc1(x)) # 第一层激活函数 x = torch.relu(self.fc2(x)) # 第二层激活函数 x = self.fc3(x) # 输出层 return x model = MLP().to(device) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=10): model.train() loss_list = [] for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for data, target in train_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() loss_list.append(running_loss / len(train_loader)) print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss_list[-1]:.4f}") return loss_list # 动态绘制损失变化 def plot_loss(loss_list): plt.plot(loss_list) plt.xlabel("Epoch") plt.ylabel("Loss") plt.title("Training Loss") plt.show() losses = train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=10) plot_loss(losses) ``` ### 代码说明 - **数据预处理**：Fashion-MNIST 数据集被加载并进行归一化处理，以便提高模型的收敛速度[^1]。 - **模型定义**：MLP 模型包含三个全连接层（`fc1`, `fc2`, `fc3`），中间层使用 ReLU 激活函数[^2]。 - **训练过程**：通过 SGD 优化器最小化交叉熵损失函数，同时记录每个 epoch 的平均损失[^4]。 - **动态绘图**：在训练完成后，绘制损失随 epoch 变化的曲线，帮助直观理解模型的训练效果[^1]。
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