挑战PyTorch实战，用最简的模型做一个应用

1、用PyTorch写一个最简的网络模型，两个线性层，够简单吧，让我么看看她能做点什么？

INPUT_SIZE = 784
HIDDEN_SIZE = 500
NUM_CLASSES = 10

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(INPUT_SIZE, HIDDEN_SIZE)
        self.relu = torch.nn.ReLU()
        self.fc2 = torch.nn.Linear(HIDDEN_SIZE, NUM_CLASSES)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

2、看看网络的结构，确实很简单：

 3、用MNIST数据训练一下，这么寒酸的网路，训练10轮就够了：

 4、花2.27秒用10000条测试数据跑一下，正确率97.46，这也太假了。

 

 5、用OnnxRuntime推理，正确率是一样的，时间不到1秒了，好像还有点用。

 6、用.net随便写个画图程序来测一测，居然识别出来了。

 7、结论：AI确实好用，换传统算法实现还挺麻烦；感谢PyTorch，继续学习。