pytorch多层感知机代码

可以用以下代码实现一个pytorch多层感知机：

import torch
import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        self.hidden_layer = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        hidden_output = torch.relu(self.hidden_layer(x))
        final_output = torch.sigmoid(self.output_layer(hidden_output))
        return final_output

这段代码定义了一个三层的多层感知机，其中第一层是输入层，第二层是隐藏层，第三层是输出层。该模型使用ReLU作为隐藏层的激活函数，使用sigmoid作为输出层的激活函数。您可以根据需要更改激活函数，节点数和层数。