LLM101n 硬核代码解读：手把手教你用PyTorch实现多层感知机MLP

主要观点总结

本文是对OpenAI联合创始人Andrej Karpathy推出的LLM101n课程中关于如何基于pytorch实现多层感知机（MLP）的深度解读。文章介绍了MLP的两种实现方式，一是手动初始化模型参数，二是基于torch.nn.Module，并通过自定义的随机数生成器来控制参数的初始化。同时，文章还介绍了数据加载器、模型定义、模型训练、评估以及推理等关键步骤。最后，文章给出了两种实现方式的对比和结论，并鼓励感兴趣的读者加入LLM101n-CN共建共学计划。

关键观点总结

关键观点1: MLP的两种实现方式

一种是手动初始化模型参数，另一种是基于torch.nn.Module。两种方式都使用了自定义的随机数生成器来控制参数的初始化。

关键观点2: 数据加载器

通过滑动窗口的方法生成输入和目标对，并按批次大小生成数据。

关键观点3: 模型定义

定义MLP模型，包括初始化模型及其参数和定义前向传播函数。

关键观点4: 模型训练

使用训练集训练NLP模型，并调整学习率。

关键观点5: 评估与推理

评估模型表现，并在测试集上进行预测和损失计算。

关键观点6: 两种实现方式的对比

使用nn.module比不使用nn.module构建的模型在相同配置下训练时间更短，因为利用了PyTorch的优化和加速机制。

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SmartFlowAI 点击上方 蓝字 关注我们 作者：格陵兰岛的虎 引言：欢迎加入 OpenAI 联合创始人硬核推出的 LLM101n 课程的中文版共建共学计划！本期重磅推出针对 mlp 模块的 pytorch 版实现代码的深度解读 全文约 5600 字，预计阅读时间 11 分 钟 LLM101n 是 OpenAI 联合创始人、“计算机视觉教母”李飞飞教授的高徒Andrej Karpathy 推出的“世界上显然最好的 AI 课程”。我们邀请了「机智流」的社区同学，并制作了本期针对 LLM101n 中关于如何基于 pytorch 实现多层感知机（MLP）的深度解读。我们后续还会更新关于该课程核心代码的解读，欢迎关注。 中文版共建仓库： https://github.com/SmartFlowAI/LLM101n-CN 完整代码： https://github.com/EurekaLabsAI/mlp/blob/master/mlp_pytorch.py LLM101n 原始仓库： https://github.com/EurekaLabsAI 代码目录结构树： mlp |-- README.md |-- common.py |-- data |   |-- preprocess.py ………………………………