以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记，以及对课后练习的一些思考，自留回顾，也供同学之人交流参考。
本节课程地址：10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2_哔哩哔哩_bilibili
本节教材地址：4.2. 多层感知机的从零开始实现 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)
本节开源代码：...>d2l-zh>pytorch>chapter_multilayer-perceptrons>mlp-scratch.ipynb
多层感知机的从零开始实现
我们已经在 4.1节 中描述了多层感知机（MLP）， 现在让我们尝试自己实现一个多层感知机。 为了与之前softmax回归（3.6节） 获得的结果进行比较， 我们将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集 （3.5节）。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)初始化模型参数
回想一下，Fashion-MNIST中的每个图像由 28×28=784 个灰度像素值组成。 所有图像共分为10个类别。 忽略像素之间的空间结构， 我们可以将每个图像视为具有784个输入特征 和10个类的简单分类数据集。 首先，我们将[实现一个具有单隐藏层的多层感知机， 它包含256个隐藏单元]。 注意，我们可以将这两个变量都视为超参数。 通常，我们选择2的若干次幂作为层的宽度。 因为内存在硬件中的分配和寻址方式，这么做往往可以在计算上更高效。
我们用几个张量来表示我们的参数。 注意，对于每一层我们都要记录一个权重矩阵和一个偏置向量。 跟以前一样，我们要为损失关于这些参数的梯度分配内存。
num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256
# 1个隐藏层，包含256个隐藏单元，均为超参数
W1 = nn.Parameter(torch.randn(
num_inputs, num_hiddens, requires_grad=True) * 0.01)
"""* 0.01，可以将生成的随机张量缩小为原来的1/100倍，即进行了一个缩放操作，
这样可以使得随机初始化的参数具有较小的初始值，并且更接近于0。
有助于提高训练的稳定性和效果。"""
b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, requires_grad=True))
W2 = nn.Parameter(torch.randn(
num_hiddens, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)
b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True))
# 权重W必须设置为随机，如果初始化为0或1，则隐藏层接收到的输入H相同，并产生相同的输出
# 并且权重的梯度为0，导致反向传播过程权重没有更新，不能进行有效学习
params = [W1, b1, W2, b2]激活函数
为了确保我们对模型的细节了如指掌， 我们将[实现ReLU激活函数]， 而不是直接调用内置的relu函数。
def relu(X):
a = torch.zeros_like(X)
return torch.max(X, a)模型
因为我们忽略了空间结构， 所以我们使用reshape将每个二维图像转换为一个长度为num_inputs的向量。 只需几行代码就可以(实现我们的模型)。
def net(X):
X = X.reshape((-1, num_inputs))
# -1为自动获取batch_size
H = relu(X@W1 + b1) # 这里“@”代表矩阵乘法
return (H@W2 + b2)损失函数
由于我们已经从零实现过softmax函数（ 3.6节）， 因此在这里我们直接使用高级API中的内置函数来计算softmax和交叉熵损失。 回想一下我们之前在 3.7.2节 中 对这些复杂问题的讨论。 我们鼓励感兴趣的读者查看损失函数的源代码，以加深对实现细节的了解。
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')训练
幸运的是，[多层感知机的训练过程与softmax回归的训练过程完全相同]。 可以直接调用d2l包的train_ch3函数（参见 3.6节 ）， 将迭代周期数设置为10
