动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -深度学习基础-07多层感知机基础版

07多层感知机基础版

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
import liliPytorch as lp
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
#实现一个具有单隐藏层的多层感知机
#输入层的神经元数量784，输出层的神经元数量10， 隐藏层的神经元数量256
num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256
#第一层
"""
torch.randn初始化权重使用的是正态分布，可以有效打破对称性，
让每个神经元学习不同的特征，从而提高网络的表达能力和训练效果。
而使用全零或全一初始化会导致对称性问题，使得网络无法有效训练
"""
W1 = nn.Parameter(#权重矩阵，形状为(784, 256)，使用正态分布随机初始化
    torch.randn(num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01
)
b1 = nn.Parameter(#偏置向量，初始化为全零，形状为(256)
    torch.zeros(num_hiddens,requires_grad=True) * 0.01
)
#第二层
W2 = nn.Parameter(#权重矩阵，形状为(256, 10)，使用正态分布随机初始化
    torch.randn(num_hiddens, num_outputs,requires_grad=True) * 0.01
)
b2 = nn.Parameter(#偏置向量，初始化为全零，形状为(10)
    torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True) * 0.01
)
#包含所有网络参数的列表
params = [W1, b1, W2, b2]
#实现RelU激活函数
def relu(X):
    a = torch.zeros_like(X)
    return torch.max(X,a)
#实现我们的模型
def net(X):
    #-1 表示自动推断批量大小。
    #X.reshape((-1, num_inputs)) 将输入 X 重塑为形状 (batch_size, num_inputs)
    X = X.reshape((-1, num_inputs))
    # @运算符进行矩阵乘法
    H = relu(X @ W1 + b1) # 隐藏层
    return (H @ W2 + b2)  # 输出层
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
num_epochs = 10
updater = torch.optim.SGD(params, lr = 0.1)
#训练
lp.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, updater)
#验证
lp.predict_ch3(net, test_iter)
d2l.plt.show() 

运行结果：

epoch: 1,train_loss: 1.049810703786214,train_acc: 0.6473166666666667,test_acc: 0.7147

epoch: 2,train_loss: 0.5967115777969361,train_acc: 0.7906333333333333,test_acc: 0.8078

epoch: 3,train_loss: 0.5182829195022584,train_acc: 0.8189833333333333,test_acc: 0.8115

epoch: 4,train_loss: 0.48012483253479005,train_acc: 0.8311833333333334,test_acc: 0.8145

epoch: 5,train_loss: 0.45687386004130043,train_acc: 0.8388166666666667,test_acc: 0.8265