pytorch的网络模型代码

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。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn模块来构建神经网络模型。下面是一个简单的多层感知机模型的代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

class MultilayerPerceptron(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_classes, num_h1=128, num_h2=64):
        super(MultilayerPerceptron, self).__init__()
        self.linear_1 = torch.nn.Linear(num_features, num_h1)
        self.linear_2 = torch.nn.Linear(num_h1, num_h2)
        self.linear_out = torch.nn.Linear(num_h2, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.linear_1(x)
        out = F.relu(out)
        out = self.linear_2(out)
        out = F.relu(out)
        logits = self.linear_out(out)
        probas = F.log_softmax(logits, dim=1)
        return logits, probas

在这个代码中，我们首先定义了一个名为MultilayerPerceptron的类，它继承自torch.nn.Module。在__init__方法中，我们定义了三个线性层，分别是输入层、隐藏层1和隐藏层2，以及一个输出层。在forward方法中，我们将输入数据x传递给线性层，并使用ReLU激活函数进行非线性变换。最后，我们使用log_softmax函数计算输出层的概率分布，并返回logits和probas。

需要注意的是，我们可以通过调用.to(device)方法将模型移动到GPU上进行训练。同时，我们还需要定义一个优化器，例如SGD，来更新模型的参数。在训练过程中，我们需要使用交叉熵损失函数来计算损失，并使用反向传播算法更新模型参数。