动手学习pytorch——（3）多层感知机

　　多层感知机（multi perceptron，MLP）。对于普通的含隐藏层的感知机，由于其全连接层只是对数据做了仿射变换，而多个仿射变换的叠加仍然是一个仿射变换，即使添加更多的隐藏层，这种设计也只能与仅含输出层的单层神经网络等价。解决问题的一个方法是引入非线性变换，对隐藏变量使用非线性变化，然后作为下一个全连接层的输入，这个非线性函数被称为激活函数。

　　激活函数主要有ReLu、Sigmoid、tanh。其中ReLu计算简单，且不像其他两个哪个容易造成梯度消失，使用较多。

 

　　多层感知机pytorch实现如下：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("/home/kesci/input")
import d2lzh1981 as d2l

num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256
    
net = nn.Sequential(
        d2l.FlattenLayer(),
        nn.Linear(num_inputs, num_hiddens),
        nn.ReLU(),
        nn.Linear(num_hiddens, num_outputs), 
        )
    
for params in net.parameters(): 
    init.normal_(params, mean=0, std=0.01)   #参数初始化

batch_size = 256
num_epochs = 5
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST2065')

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.5)

d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epo