pytorch网络模型要素

### PyTorch 构建神经网络模型的关键组件和概念

#### 定义模块类继承 `nn.Module`

为了定义一个自定义的神经网络，在 PyTorch 中通常创建一个新的类并让它继承于 `torch.nn.Module`。这个新类应该实现至少一个方法 `_init_()` 和 `forward()`. 在初始化函数中，可以设置各种层对象作为属性；而在前向传播过程中，则通过这些层来处理输入张量[^1]。

import torch
from torch import nn, optim

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3)
        self.fc_layer = nn.Linear(in_features=64*26*26, out_features=10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layer(x)
        x = torch.relu(x)
        x = x.view(-1, 64 * 26 * 26)  
        output = self.fc_layer(x)
        return output

#### 数据集与数据加载器

准备训练或验证的数据对于任何机器学习项目都是至关重要的一步。PyTorch 提供了方便易用的数据工具包 `torch.utils.data.Dataset` 及其子类用于表示不同类型的数据源，并且可以通过 `DataLoader` 来高效地迭代读取批次样本。

from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader

train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
test_dataset = MNIST(root='./data', train=False, transform=ToTensor())
batch_size = 64
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

#### 损失函数的选择

损失函数衡量预测值与真实标签之间的差异程度。选择合适的损失函数取决于具体的应用场景以及所使用的激活函数等因素。常见的分类任务会采用交叉熵损失 (Cross Entropy Loss)，而回归问题则可能更适合均方误差(Mean Squared Error)[^1]。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

#### 优化算法配置

一旦选择了适当的损失度量标准之后就需要考虑如何更新权重参数使得该指标最小化。梯度下降法及其变体是最常用的策略之一，其中 Adam 是一种非常流行的方法因为它能够自动调整每个维度的学习率从而加快收敛速度。

optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

#### 训练循环结构设计

最后就是编写实际执行反向传播过程并将计算得到的新权值应用于模型中的代码片段。这一般涉及到遍历整个 epoch 的所有 mini-batches 并调用 `.backward()` 方法来进行链式法则求导操作，接着再利用选定好的 optimizer 对象完成一次完整的 parameter update 步骤。

for epoch in range(num_epochs): 
    running_loss = 0.0
    
    for i, data in enumerate(train_loader):

        inputs, labels = data
        
        outputs = net(inputs)
        
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()

        loss.backward()

        optimizer.step()
    
        running_loss += loss.item()