關(guān)于Pytorch的MLP模塊實現(xiàn)方式
更新時間：2020年01月07日 17:06:19 作者：黃鑫huangxin
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Pytorch的MLP模塊實現(xiàn)方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
MLP分類效果一般好于線性分類器，即將特征輸入MLP中再經(jīng)過softmax來進行分類。
具體實現(xiàn)為將原先線性分類模塊：
self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels)
替換為：
self.classifier = MLP(config.hidden_size, num_labels)
并且添加MLP模塊：
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, input_size, common_size):
super(MLP, self).__init__()
self.linear = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, input_size // 2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(input_size // 2, input_size // 4),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(input_size // 4, common_size)
)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
return out
看一下模塊結(jié)構(gòu)：
mlp = MLP(1000,3) print(mlp)
以上這篇關(guān)于Pytorch的MLP模塊實現(xiàn)方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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