net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

这段代码是在使用PyTorch框架来训练一个神经网络对Fashion-MNIST数据集进行分类。首先定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络。然后定义了一个权重初始化函数，它将会被应用到神经网络的所有线性层上，初始化方法是使用正态分布来随机初始化权重，标准差为0.01。接着定义了一个批量大小、学习率和训练轮数。使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数，它是用来计算分类问题中的损失值。然后使用SGD优化器来更新神经网络的参数。最后调用d2l.train_ch3函数，这个函数将会进行训练并输出训练结果。

相关问题

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10))

这是一个简单的神经网络模型，包含两个全连接层和一个ReLU激活函数。输入层是一个Flatten层，将28x28的图片展平成一维向量，长度为784。第一个全连接层有256个神经元，第二个全连接层有10个神经元，输出层的每个神经元代表着对应数字的概率。ReLU激活函数是一个常用的非线性函数，可以增加模型的表达能力。该模型的输入是一张28x28的灰度图像，输出是一个10维度的向量，表示对于10个数字的分类概率。

net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))什么意思

这是一个基于PyTorch的神经网络模型，包含4个层次：

1. Flatten层：将输入的28x28的图片展平成一维向量，即784维的向量。

2. Linear层：输入是784维向量，输出是256维向量，即进行了一次线性变换。

3. ReLU激活层：对256维向量进行非线性变换，采用ReLU激活函数，即max(0,x)。

4. Linear层：输入是256维向量，输出是10维向量，即进行了一次线性变换，最后输出10个类别的概率分布，用于分类任务。