pytorch设置神经网络

在 PyTorch 中，设置神经网络的一般步骤如下：

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义神经网络的类

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 在这里定义神经网络的各层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # 在这里定义神经网络前向传播的过程
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

3. 实例化神经网络

net = Net()

4. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 训练神经网络

for epoch in range(2):  # 遍历数据集两次

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入数据
        inputs, labels = data

        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播，反向传播，优化
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印统计信息
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 批次打印一次
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

以上是一个简单的神经网络的设置和训练过程示例。当然，实际情况可能会更加复杂，需要根据具体需求进行调整。