LibTorch 实现多层感知机（MLP）

1. LinearRelu 类：线性激活层

我们首先实现了一个 LinearRelu 类，该类主要包含一个线性层和一个 ReLU 激活函数。具体实现如下：

LinearReluImpl: public torch::nn::Module {   public:     LinearReluImpl(int input, int output);     torch::Tensor forward(torch::Tensor x);   private:     torch::nn::Linear linear1; };

构造函数：

LinearReluImpl::LinearReluImpl(int input, int output) {     linear1 = register_module("linear1", torch::nn::Linear(torch::nn::LinearOptions(input, output))); }

前向传播：

torch::Tensor LinearReluImpl::forward(torch::Tensor x) {     x = torch::relu(linear1(x));     return x; }

2. MLP 类：多层感知机

接下来，我们定义了一个 MLP 类，它继承自 torch::nn::Module。该类实现了一个三个隐藏层的MLP模型：

MLP: public torch::nn::Module {   public:     MLP(int in_features, int out_features);     torch::Tensor forward(torch::Tensor x);   private:     int mid_features[3] = {32, 64, 128};     LinearRelu ln1, ln2, ln3;     torch::nn::Linear out_ln; };

构造函数：

MLP::MLP(int in_features, int out_features) {     // 输入层到第一个隐藏层     ln1 = LinearRelu(in_features, mid_features[0]);     // 第一个隐藏层到第二个隐藏层     ln2 = LinearRelu(mid_features[0], mid_features[1]);     // 第二个隐藏层到输出层     ln3 = LinearRelu(mid_features[1], mid_features[2]);     // 输出层     out_ln = torch::nn::Linear(mid_features[2], out_features);          // 注册模块     ln1 = register_module("ln1", ln1);     ln2 = register_module("ln2", ln2);     ln3 = register_module("ln3", ln3);     out_ln = register_module("out_ln", out_ln); }

前向传播：

torch::Tensor MLP::forward(torch::Tensor x) {     x = ln1->forward(x);     x = ln2->forward(x);     x = ln3->forward(x);     x = out_ln->forward(x);     return x; }

3. 使用示例

在main函数中，我们展示了如何使用我们的MLP模型：

int main() {     // 检查是否使用 CUDA     auto device = torch::Device(torch::kCUDA, 0);     // 生成样本数据     auto input = torch::ones({100, 3}, device);     // 初始化模型     MLP model(3, 10);     // 前向传播     auto output = model(input);     // 打印结果     std::cout << "输入大小: " << input.sizes() << std::endl;     std::cout << "输出大小: " << output.sizes() << std::endl << std::endl;     return 0; }

这样，我们完整地实现了一个使用 LibTorch 的多层感知机模型。整个实现过程包括定义激活函数和网络结构，并展示了如何在实际应用中使用这个模型。

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