Pytorch kullanarak çok katmanlı bir algılayıcı modeli için bir sinir ağı başlatın.
İşte PyTorch kullanarak çok katmanlı bir algılayıcı modeli için sinir ağı başlatmanın bir örneği: ``` python import torch.nn as nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) ) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.softmax(out) return out ``` Bu kod bir Bir gizli katmana, "input_size" boyutunda bir giriş katmanına, "hidden_size" boyutunda bir gizli katmana ve "output_size" boyutunda bir çıkış katmanına sahip MLP ağı. "__init__" yöntemi, ağın katmanlarını başlatır. İlk lineer katman "self.fc1", "input_size" boyutunda bir girdi alır ve "hidden_size" boyutunda bir gizli katman çıkarır. ReLU etkinleştirme işlevi "self.relu", "self.fc1" çıktısına uygulanır. İkinci lineer katman "self.fc2", ReLU aktivasyonunun sonucunu girdi olarak alır ve "output_size" boyutunda bir katman çıkarır. Son olarak, "self.fc2" katmanının çıktısına "self.softmax" softmax aktivasyon işlevi uygulanır. "ileri" yöntemi, "x" girdisini alıp "__init__" içinde tanımlanan katmanlardan geçirerek ağ üzerinden ileri geçişi tanımlar. Son katmanın çıktısı daha sonra döndürülür.