为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 
Neural Network
其实简单的神经网络说起来很简单，先看下图：
上图即可看出，其实每一层网络所做的就是 y=W×X+b，只不过W的维数由X和输出维书决定，比如X是10维向量，想要输出的维数，也就是中间层的神经元个数为20，那么W的维数就是20x10，b的维数就是20x1，这样输出的y的维数就为20。
中间层的维数可以自己设计，而最后一层输出的维数就是你的分类数目，比如我们等会儿要做的MNIST数据集是10个数字的分类，那么最后输出层的神经元就为10。
Code
有了前面两节的经验，这一节的代码就很简单了，数据的导入和之前一样
定义模型
class Neuralnetwork(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
super(Neuralnetwork, 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
model = Neuralnetwork(28*28, 300, 100, 10)
if torch.cuda.is_available():
model = model.cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
上面定义了三层神经网络，输入是28x28，因为图片大小是28x28，中间两个隐藏层大小分别是300和100，最后是个10分类问题，所以输出层为10.
训练过程与之前完全一样，我就不再重复了，可以直接去github参看完整的代码
这是50次之后的输出结果，可以和上一节logistic回归比较一下
可以发现准确率大大提高，其实logistic回归可以看成简单的一层网络，从这里我们就可以看出为什么多层网络比单层网络的效果要好，这也是为什么深度学习要叫深度的原因。