先用最簡單的三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡，然后添加激活層查看實驗結果，最后加上批標準化驗證是否有效

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設,赤城企業(yè)網(wǎng)站建設,赤城品牌網(wǎng)站建設,網(wǎng)站定制,赤城網(wǎng)站建設報價,網(wǎng)絡營銷,網(wǎng)絡優(yōu)化,赤城網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

首先根據(jù)已有的模板定義網(wǎng)絡結構SimpleNet，命名為net.py

import torch
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn,optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets,transforms
#定義三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡
class simpleNet(nn.Module):
 def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):#輸入維度，第一層的神經(jīng)元個數(shù)、第二層的神經(jīng)元個數(shù)，以及第三層的神經(jīng)元個數(shù)
  super(simpleNet,self).__init__()
  self.layer1=nn.Linear(in_dim,n_hidden_1)
  self.layer2=nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2)
  self.layer3=nn.Linear(n_hidden_2,out_dim)
 def forward(self,x):
  x=self.layer1(x)
  x=self.layer2(x)
  x=self.layer3(x)
  return x
 
 
#添加激活函數(shù)
class Activation_Net(nn.Module):
 def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):
  super(NeutalNetwork,self).__init__()
  self.layer1=nn.Sequential(#Sequential組合結構
  nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.ReLU(True))
  self.layer2=nn.Sequential(
  nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.ReLU(True))
  self.layer3=nn.Sequential(
  nn.Linear(n_hidden_2,out_dim))
 def forward(self,x):
  x=self.layer1(x)
  x=self.layer2(x)
  x=self.layer3(x)
  return x
#添加批標準化處理模塊,皮標準化放在全連接的后面，非線性的前面
class Batch_Net(nn.Module):
 def _init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):
  super(Batch_net,self).__init__()
  self.layer1=nn.Sequential(nn.Linear(in_dim,n_hidden_1),nn.BatchNormld(n_hidden_1),nn.ReLU(True))
  self.layer2=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1,n_hidden_2),nn.BatchNormld(n_hidden_2),nn.ReLU(True))
  self.layer3=nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2,out_dim))
 def forword(self,x):
  x=self.layer1(x)
  x=self.layer2(x)
  x=self.layer3(x)
  return x
  
  

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網(wǎng)站欄目：pytorch三層全連接層實現(xiàn)手寫字母識別方式-創(chuàng)新互聯(lián)
標題網(wǎng)址：http://www.rwnh.cn/article0/cepjoo.html

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