pytorch实现mlp

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要提供了两个高级功能：张量计算和深度学习。而多层感知机（MLP）是一种常见的人工神经网络，它由多个全连接层组成，每个全连接层都有一组权重和偏置参数。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.Linear(in_features,out_features)来实现MLP的全连接层。具体来说，我们可以通过继承torch.nn.Module类来定义一个MLP模型，然后在模型中定义多个全连接层，并使用激活函数对输出进行非线性变换。最后，我们可以使用PyTorch提供的优化器来训练模型，以便使其能够对给定的数据进行分类或回归等任务。