目录

• 激活函数
• 多层感知机的PyTorch实现

激活函数

前两节实现的传送门

pyTorch深度学习softmax实现解析

pyTorch深入学习梯度和Linear Regression实现析

前两节实现的linear model 和 softmax model 是单层神经网络，只包含一个输入层和一个输出层，因为输入层不对数据进行transformation，所以只算一层输出层。

多层感知机(mutilayer preceptron)加入了隐藏层，将神经网络的层级加深，因为线性层的串联结果还是线性层，所以必须在每个隐藏层之后添加激活函数，即增加model的非线性能力，使得model的function set变大。

ReLU，Sigmoid， tanh是三个常见的激活函数，分别做出它们的函数图像以及导数图像。

#画图使用
def xyplot(x,y,name,size):
	plt.figure(figsize=size)
	plt.plot(x.detach().numpy(),y.detach().numpy())
	plt.xlabel('x')
	plt.ylabel(name+'(x)')
	plt.show()

#relu
x = torch.arange(-8,8,0.01,requires_grad=True)
y = x.relu()
xyplot(x,y,'relu')

y.sum().backward()
xyplot(x,x.grad,'grad of relu')

其它两个激活函数的图像画法类似，分别为x.sigmoid(),x.tanh()

多层感知机的PyTorch实现

实际上多层感知机不过是在linear变换之后添加relu操作，在output layer进行softmax操作

def relu(x):
	return torch.max(input=x,others,other=torch.tensor(0.0))

max这个方法除了返回tensor中的最大值，还有和maximum函数一样的作用，将input和other进行element-wise的比较，返回二者中的最大值，shape不变。

class MulPeceptron(nn.Module):
    def __init__(self,in_features,out_features):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(in_features=in_features,out_features=256)
        self.out = nn.Linear(in_features=256,out_features=out_features)
    def forward(self,t):
        t = t.flatten(start_dim=1)
        t = self.fc(t)
        t = F.relu(t)
        t = self.out(t)
        return t

这里就不从零开始实现了，因为softmax和linear model手写过以后，这个只是增加了一个矩阵乘法和一个ReLU操作

以上就是pytorch深度学习多层感知机的实现的详细内容，更多关于pytorch实现多层感知机的资料请关注其它相关文章！