训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: 1importtorch2importtorch.nn as nn3importtorch.optim as optim4fromtorchvisionimportdatasets, transforms56#设置随机种子7torch.manual_seed(42)89#定义MLP模型10classMLP(nn.Module):11def__init__(self):12super(MLP, self).__init__()13self.fc1 = nn.Linear(7...
应该是sklearn的一些默认参数更好，而torch搭建网络更考验动手调参能力。
1classMLP(nn.Module):2def__init__(self):3super(MLP, self).__init__() #CNN网络就是加几个卷积层,再修改fc1的输入为16*5*5 #self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)#self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)#self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) 4self.fc1 = nn.Linear(28*28, 500)5self...
我猜问题出在网络的初始化上。这就是我要做的：
MLP,即多层感知机,是一种基础且强大的前馈神经网络。它通过多个全连接层(线性变换)和激活函数(非线性变换)的组合,能够拟合复杂的非线性关系。在时间序列预测中,MLP能够捕捉风速数据中的长期依赖关系和周期性变化,从而实现精准预测。 **二、PyTorch框架介绍** ...
两者的网络结构差别应当是不大的 区别应该在两者的optimizer方法（trainer）sklearn的mlpclassifier有着成熟...
这几天又在玩树莓派,先是搞了个物联网,又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络,这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上,cpu就能训练,很快的: 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as optim 4 from torchvision import datasets, transforms ...
前向过程应该是一样的，很有可能是求解的方法有区别