pytorch MLP 二分类

PyTorch MLP (Multilayer Perceptron) 用于二分类任务通常是一个简单的全连接神经网络模型。它由输入层、隐藏层（可以有多个）和输出层组成，其中每个层之间通过激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh）相连。对于二分类问题，最常用的输出层通常是 sigmoid 函数，因为它能将输出压缩到0到1之间，表示两个类别的概率。

下面是创建一个基本的 PyTorch MLP 二分类模型的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义模型结构：

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

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

这里的`input_dim`是你输入数据的维度，`hidden_dim`是隐藏层的神经元数量，`output_dim`是二分类的类别数（通常是1）。

3. 创建并训练模型：

model = MLP(input_dim, hidden_dim, 1)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()  # 对应于二分类的交叉熵损失
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练过程...