先用最简单的三层全连接神经网络，然后添加激活层查看实验结果，最后加上批标准化验证是否有效

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首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet，命名为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
#定义三层全连接神经网络
class simpleNet(nn.Module):
 def __init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):#输入维度，第一层的神经元个数、第二层的神经元个数，以及第三层的神经元个数
  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
 
 
#添加激活函数
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组合结构
  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
#添加批标准化处理模块,皮标准化放在全连接的后面，非线性的前面
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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文章名称：pytorch三层全连接层实现手写字母识别方式-创新互联
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