如何用 PyTorch 在 MNIST 数据集上实现并验证多层感知机（MLP）模型？

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简介：这是深度学习课程的第一个实验，主要目的是熟悉Pytorch框架。MLP是多层感知器，我这次实现的是四层感知器。代码和思路参考了网上很多文章。个人认为，感知器的代码量很大。

简介

这是深度学习课程的第一个实验，主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。

Pytorch 写神经网络的主要步骤主要有以下几步：

1 构建网络结构

2 加载数据集

3 训练神经网络（包括优化器的选择和 Loss 的计算）

4 测试神经网络

下面将从这四个方面介绍 Pytorch 搭建 MLP 的过程。

项目代码地址：lab1

过程

构建网络结构

神经网络最重要的就是搭建网络，第一步就是定义网络结构。