接下来我们运用torch语言书写MLP代码,并训练关于Iris数据集的分类器。 结果如图3所示。 图三MLP在IRIS数据集上的表现 完整代码如下: importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorch.utils.dataasdatasetfromtorch.nn.functionalimportone_hot...
然而，当层数增多时，从零开始实现多层感知机将变得繁琐（例如，需要妥善命名和记录模型参数）。为了更简洁地实现多层感知机，我们可以利用高级API。接下来，我们将展示如何通过PyTorch的高级API更简洁地实现一个多层感知机。首先，我们导入必要的模块：```pythonimport torchfrom torch import nnfrom d2l import torch a...
self.model_name="MLP"defget_data(self, x, y):#导入数据, (110, 10) (110,)self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test\= train_test_split(x, y, test_size = 0.1, random_state = 42)#数据标准化处理self.X_train_t =torch.from_numpy(self.X_train.astype(np.float32))...
代码示例 下面的代码展示了如何实现一个简单的MLP回归模型。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 生成数据集X,y=make_regression(n_samples=1000,n_features=10,noi...
现在我们尝试自己实现一个多层感知机,为了和softmax回归进行比较,我们继续使用Fashion-MNIST数据集。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size =256 train_iter, test_iter …
image = torch.from_numpy(self.img[...,ix].reshape([28,28])) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) # 是单通道图,要增加一个维度 return image, label 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 另一种方法:不用自定义Dataset类,用torch.utils.data.TensorDataset生成数据...
MLP的Pytorch实现以下是一个简单的多层感知机（MLP）的Pytorch实现示例：import torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2lnet = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10))def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: ...
pytorch实现MLP并在MNIST数据集上验证 写在前面 由于MLP的实现框架已经非常完善,网上搜到的代码大都大同小异,而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考,重点在于照着源码手敲一遍,以熟悉pytorch的基本操作。
图1展示了感知机的结构，但当遇到非线性可分数据时，感知机就力不从心。为解决这个问题，多层感知机（MLP）应运而生，其结构如图2所示，通过增加隐藏层和神经元，如图中的layer1，实现非线性分类。每个隐藏层后面需有激活函数，如Sigmoid、Tanh或ReLU，以增加模型复杂度。以torch为例，我们编写MLP代码...
具体到代码实现，一般包括导入所需库（如numpy、pandas和torch），定义MLP模型类，设置模型参数，定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam），导入并预处理数据，进行模型训练，并在训练结束后绘制训练和验证损失曲线。通过以上步骤，我们可以构建一个能够对非线性可分数据集进行分类的多层感知机模型，...