pytorch建立神经网络详细讲解

PyTorch是一个基于Python的科学计算包，它的主要目标是提供一个灵活的深度学习开发平台，可以更快地进行实验和研究，同时具有强大的GPU加速能力。在PyTorch中，我们可以用简单而直观的方式来构建神经网络。

下面是一个简单的例子，展示了如何使用PyTorch来构建一个简单的神经网络：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义网络结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 1000 == 999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 1000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

这个例子中的神经网络包含两个全连接层，输入大小为 784，输出大小为 10。通过调用 `nn.Linear` 函数来创建这些层。

然后在 `forward` 方法中定义了网络的前向传播过程，它接受一个输入张量 `x`，将其展平成一维向量，并通过全连接层进行计算，最后返回输出张量。

在训练过程中，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来更新网络参数。通过在训练集上迭代多次来训练网络。

在每个 epoch 中，我们遍历训练集中的所有数据。对于每个数据点，我们首先将梯度清零，然后将输入张量传递给网络，并计算输出张量。接着计算损失函数，并通过调用 `backward` 方法来计算梯度。最后通过调用优化器的 `step` 方法来更新参数。