PyTorch 构建dnn

PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架，其主要用途是构建神经网络。以下是使用 PyTorch 构建深度神经网络（DNN）的基本步骤：

1. 导入 PyTorch 模块：

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

2. 定义模型的结构，可以使用 PyTorch 中的 nn.Module 类来构建模型。例如，以下代码定义了一个具有两个隐藏层的全连接层神经网络：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

3. 实例化模型：

model = Net()

4. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

5. 训练模型，循环遍历数据集中的每个样本，并将其传递给模型进行训练：

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 将图像数据展开成一维向量
        images = images.view(-1, 28*28)

        # 清空梯度缓存
        optimizer.zero_grad()

        # 正向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 输出训练结果
        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

在训练过程中，我们首先将图像数据展开成一维向量，然后使用正向传播计算输出，并计算损失。接着使用反向传播计算梯度并更新模型参数。最后，我们可以输出训练结果。