多层感知机pytorch

好的，关于多层感知机在PyTorch中的实现，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义网络结构：

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(输入层大小, 隐藏层大小)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(隐藏层大小, 输出层大小)

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

3. 实例化模型，并定义损失函数和优化器：

model = MLP()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=学习率)

4. 训练模型：

for epoch in range(训练轮数):
    for data in 数据加载器:
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()