MLP nhỏ bằng nn.Sequential
Ghép Linear và ReLU thành một MLP tối thiểu có thể làm forward.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: Linear layer, ReLU, batch shape.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Ghép Linear và ReLU thành một MLP tối thiểu có thể làm forward.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 382 trong tầng PyTorch deep learning thực hành. Bài dùng thư viện torch.nn.Sequential + Linear + ReLU trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Tạo nn.Sequential gồm Linear(in, hidden), ReLU, Linear(hidden, out), chạy forward và trả shape/output.
def sequential_mlp_forward(X, in_features, hidden_features, out_features):Input
X là batch số; ba kích thước in_features, hidden_features, out_features.
Output
Dictionary layer_count=3, output_shape và output list.
Ràng buộc
Phải có đúng một ReLU giữa hai Linear; giữ batch dimension.
Ví dụ
Giải thích
Batch 2x2 qua MLP 2→5→3 có output shape 2x3.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.