使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证方式

有的测试代码前面要加上 model.eval()，表示这是训练状态。但这里不需要，如果没有 Batch Normalization 和 Dropout 方法，加和不加的效果是一样的。

完整代码

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系统环境: Windows10
Python版本: 3.7
PyTorch版本: 1.1.0
cuda: no
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import torch
import torch.nn.functional as F  # 激励函数的库
from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
# 定义全局变量
n_epochs = 10   # epoch 的数目
batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片
# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载
train_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
test_data = datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.ToTensor())
# 创建加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size = batch_size, num_workers = 0)
# 建立一个四层感知机网络
class MLP(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module
  def __init__(self):
    super(MLP,self).__init__()  #
    # 初始化三层神经网络 两个全连接的隐藏层，一个输出层
    self.fc1 = torch.nn.Linear(784,512) # 第一个隐含层
    self.fc2 = torch.nn.Linear(512,128) # 第二个隐含层
    self.fc3 = torch.nn.Linear(128,10)  # 输出层
  def forward(self,din):
    # 前向传播， 输入值：din, 返回值 dout
    din = din.view(-1,28*28)    # 将一个多行的Tensor,拼接成一行
    dout = F.relu(self.fc1(din))  # 使用 relu 激活函数
    dout = F.relu(self.fc2(dout))
    dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数
    # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布，最后选取概率最大的作为预测值输出
    return dout
# 训练神经网络
def train():
  #定义损失函数和优化器
  lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = torch.optim.SGD(params = model.parameters(), lr = 0.01)
  # 开始训练
  for epoch in range(n_epochs):
    train_loss = 0.0
    for data,target in train_loader:
      optimizer.zero_grad()  # 清空上一步的残余更新参数值
      output = model(data)  # 得到预测值
      loss = lossfunc(output,target) # 计算两者的误差
      loss.backward()     # 误差反向传播, 计算参数更新值
      optimizer.step()    # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上
      train_loss += loss.item()*data.size(0)
    train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
    print('Epoch: {} tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, train_loss))
    # 每遍历一遍数据集，测试一下准确率
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