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PyTorch构建神经网络

news 2025/8/19 21:44:14

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训练一个神经网络通常需要提供大量的数据，我们称之为数据集。数据集一般被分为三类，即训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。

一个Epoch就等于使用训练集中的全部样本训练一次的过程。所谓训练一次，指的是进行一次正向传播（Forward Pass）和反向传播（Backward Pass），如图5-2所示。

图5-2

当一个Epoch的样本（也就是训练集）数量太过庞大的时候，进行一次训练可能会消耗过多的时间，并且每次训练都使用训练集的全部数据是不必要的。因此，我们需要把整个训练集分成多个小块，也就是分成多个Batch来进行训练。一个Epoch由一个或多个Batch构成，Batch为训练集的一部分，每次训练的过程只使用一部分数据，即一个Batch。我们称训练一个Batch的过程为一个Iteration。

PyTorch提供了torch.nn库，它是用于构建神经网络的工具库。torch.nn库依赖于autograd库来定义和计算梯度。nn.Module包含神经网络的层以及返回输出的forward(input)方法。

以下是一个简单的神经网络的构建示例：

#######pytorch-nn-demo1.py###############
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()# 输入图像channel：1，输出channel：6，5×5卷积核self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)# 全连接层self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)self.fc2 = nn.Linear(120, 84)self.fc3 = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):# 使用2×2窗口进行最大池化x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))# 如果窗口是方的，只需要指定一个维度x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))x = F.relu(self.fc1(x))x = F.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)return xdef num_flat_features(self, x):size = x.size()[1:]  # 获取除batch维度外的其他维度num_features = 1for s in size:num_features *= sreturn num_featuresnet = Net()
print(net)

结果输出如下：

Net((conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))(fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)(fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

以上就是一个简单的神经网络的构建方法。首先定义了一个Net类，这个类继承自nn.Module。然后在__init__方法中定义了网络的结构，在forward方法中定义了数据的流向。在网络的构建过程中，我们可以使用任何张量操作。需要注意的是，backward函数（用于计算梯度）会被autograd自动创建和实现。你只需要在nn.Module的子类中定义forward函数。PyTorch的一个重要功能就是autograd，它是为方便用户使用，而专门开发的一套自动求导引擎，能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。